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Séance de cours

Physique numérique I: Semaine 2

Dans cours

PHYS-203: Computational physics I

Aborder, formuler et résoudre des problèmes de physique en utilisant des méthodes numériques simples. Comprendre les avantages et les limites de ces méthodes (stabilité, convergence). Illustrer différents sujets de physique traités dans d'autres cours. ...

Description

Cette séance de cours couvre des sujets liés à la physique numérique, y compris la formation de paires, la rédaction de rapports, la création de figures avec MATLAB ou Python, la convergence des schémas d'Euler, l'analyse de la stabilité et l'utilisation de LaTeX. L'instructeur fournit des conseils sur les problèmes de configuration MATLAB et montre des exemples à l'écran.

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Enseignant·e

Laurent Villard

Originaire de Vauffelin (BE), Laurent Villard est né en 1961. Après avoir obtenu le diplôme d'ingénieur physicien de l'EPFL en 1983, il est assistant au CRPP où il entame une thèse. Ses études portent sur l'étude théorique du chauffage des plasmas par ondes radiofréquences, développant pour cela un code de calcul numérique sous contrat avec le Joint European Torus (JET, Angleterre). Il obtient en 1987 le doctorat ès sciences. En 1988, il est engagé en tant que chargé de cours à l'Université d'Addis Abeba, enseignant l'électromagnétisme et l'électrodynamique. En 1989 et 1990, il rejoint le Polytechnic Education Development Centre de l'Institute of Technology of Bandung (ITB, Indonésie). Ses activités contribuent à la formation et au soutien du personnel enseignant des dix-sept écoles polytechniques nouvellement créées en Indonésie. A la fin 1990, il revient au CRPP en tant que collaborateur scientifique. En 1993 il est nommé professeur assistant. En 1999, il est nommé maître d'enseignement et de recherche, puis, en 2005, professeur titulaire. En collaboration avec JET et General Atomics (USA) il étudie les instabilités qui peuvent être provoquées par les particules énergétiques issues du processus de fusion nucléaire. Avec des scientifiques du Keldysh Institute (Moscou), il s'intéresse au calcul de l'équilibre et de la stabilité de configurations du type tokamak. Enfin, en collaboration notamment avec le Max-Planck Institute fuer Plasma Physik, ses recherches portent sur la simulation numérique, par calcul à haute performance (HPC), de la turbulence dans les plasmas magnétisés.

Source officielle

Proximité ontologique

Informatique théorique

Théorie des langages de programmation: Langage de programmation de haut niveau

Concepts associés (32)

MATLAB

MATLAB (« matrix laboratory ») est un langage de script émulé par un environnement de développement du même nom ; il est utilisé à des fins de calcul numérique. Développé par la société The MathWorks, MATLAB permet de manipuler des matrices, d'afficher des courbes et des données, de mettre en œuvre des algorithmes, de créer des interfaces utilisateurs, et peut s’interfacer avec d’autres langages comme le C, C++, Java, et Fortran.

Python (langage)

Python (prononcé ) est un langage de programmation interprété, multiparadigme et multiplateformes. Il favorise la programmation impérative structurée, fonctionnelle et orientée objet. Il est doté d'un typage dynamique fort, d'une gestion automatique de la mémoire par ramasse-miettes et d'un système de gestion d'exceptions ; il est ainsi similaire à Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk et Tcl.

History of Python

Python (programming language) The programming language Python was conceived in the late 1980s, and its implementation was started in December 1989 by Guido van Rossum at CWI in the Netherlands as a successor to ABC capable of exception handling and interfacing with the Amoeba operating system. Van Rossum is Python's principal author, and his continuing central role in deciding the direction of Python is reflected in the title given to him by the Python community, Benevolent Dictator for Life (BDFL).

Convergence uniforme

La convergence uniforme d'une suite de fonctions est une forme de convergence plus exigeante que la convergence simple. La convergence devient uniforme quand toutes les suites avancent vers leur limite respective avec une sorte de « mouvement d'ensemble ». Dans le cas de fonctions numériques d'une variable, la notion prend une forme d'« évidence » géométrique : le graphe de la fonction f se « rapproche » de celui de la limite. Soient X un ensemble, (Y, d) un espace métrique, et A un sous-ensemble de X.

Méthode d'Euler

En mathématiques, la méthode d'Euler, nommée ainsi en l'honneur du mathématicien Leonhard Euler (1707 — 1783), est une procédure numérique pour résoudre par approximation des équations différentielles du premier ordre avec une condition initiale. C'est la plus simple des méthodes de résolution numérique des équations différentielles. thumb|Illustration de la méthode d'Euler explicite : l'avancée se fait par approximation sur la tangente au point initial.

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