Séance de cours

Introduction à MATLAB et Octave

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Description

Cette séance de cours présente MATLAB et Octave, deux outils logiciels couramment utilisés pour les calculs mathématiques. L'instructeur explique les similitudes et les différences entre les deux, soulignant leurs capacités à résoudre des problèmes simples à complexes. Les étudiants apprendront les bases de l'utilisation des scripts, des fonctions, des vecteurs, des matrices, des fichiers de données et de la génération de graphiques. À la fin du cours, on s'attend à ce qu'ils maîtrisent le logiciel de manière indépendante et créent des programmes interactifs.

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Concepts associés (17)

Problème algorithmique

Un problème algorithmique est, en informatique théorique, un objet mathématique qui représente une question ou un ensemble de questions auxquelles un ordinateur devrait être en mesure de répondre. Le plus souvent, ces problèmes sont de la forme : étant donné un objet (l'instance), effectuer une certaine action ou répondre à telle question. Par exemple, le problème de la factorisation est le problème suivant : étant donné un nombre entier, trouver un facteur premier de cet entier.

Théorie de la complexité (informatique théorique)

vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.

Problème de décision

En informatique théorique, un problème de décision est une question mathématique dont la réponse est soit « oui », soit « non ». Les logiciens s'y sont intéressés à cause de l'existence ou de la non-existence d'un algorithme répondant à la question posée. Les problèmes de décision interviennent dans deux domaines de la logique : la théorie de la calculabilité et la théorie de la complexité. Parmi les problèmes de décision citons par exemple le problème de l'arrêt, le problème de correspondance de Post ou le dernier théorème de Fermat.

Computational resource

In computational complexity theory, a computational resource is a resource used by some computational models in the solution of computational problems. The simplest computational resources are computation time, the number of steps necessary to solve a problem, and memory space, the amount of storage needed while solving the problem, but many more complicated resources have been defined. A computational problem is generally defined in terms of its action on any valid input.

Problème du sac à dos

En algorithmique, le problème du sac à dos, parfois noté (KP) (de l'anglais Knapsack Problem) est un problème d'optimisation combinatoire. Ce problème classique en informatique et en mathématiques modélise une situation analogue au remplissage d'un sac à dos. Il consiste à trouver la combinaison d'éléments la plus précieuse à inclure dans un sac à dos, étant donné un ensemble d'éléments décrits par leurs poids et valeurs.

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Séances de cours associées (64)

Résoudre les jeux de parité dans la pratique

Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.

Transport optimal: de la théorie aux applications

Explore l'histoire, la théorie et les applications du transport optimal dans différents domaines, montrant son importance dans la résolution de problèmes mathématiques complexes.

Optimisation du double primaire: méthode extra-gradient

Explore la méthode Extra-Gradient pour l'optimisation Primal-dual, couvrant les problèmes non convexes, les taux de convergence et les performances pratiques.

Problème de cauchy : solutions et vérification

Explore le problème de Cauchy, en mettant l'accent sur les processus de recherche et de vérification des solutions.

Méthodes d'optimisation: convergence et compromis

Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.

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