Objectif. Il s’agit de décrire des outils et des méthodes constamment utilisées en Programmation Mathématique, avec une application à la Modélisation. L’étude des algorithmes permettra de comprendre la notion de stabilité, de précision, de complexité et de choisir la méthode assurant le meilleur coût en terme de temps, de mémoire nécessaires pour la résolution de problèmes numériques, de vitesse de traitement, etc. Un projet d’application à la régression linéaire sera réalisé par les élèves dans ce cadre.

Contenu de la matière. Le cours sera accompagné par des séances de TP sur le logiciel Python. Il s’agit d’un puissant outil d’algorithmique, d’analyse et d’évaluation. Python est un logiciel plutôt convivial et facile d’utilisation. Le chapitre Interpolation et Approximation a été présenté et étudié lors de la période P3. Reste à étudier les algorithmes liés à l'analyse numérique matricielle (SVD, LU, Cholesky, Jacobi) mais aussi une application pour des simulations liées au COVID-19 utilisant des EDO.