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Algorithmes Numériques Stratégie du cours - stephane

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2016
Stéphane GOBRON
Hes.so//ARC
Algorithmes Numériques
7 chapitres
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Codage des nombres
Résolution d’équations
Systèmes linéaires
Dérivation
Intégration
Equation différentielles
Introduction à l’optimisation
Mots clés du cours
Généralités
Plan de cours

Emploi du temps prévisionnel

Planification des tâches


Note importante
La structure de ce cours étant réorganisée pour deux groupes le programme présenté ci‐
contre est susceptible de changer
Dates Activités
17‐18 fév. Ch1 + choix des équipes + intro Labo1
24‐25 fév. Labo1 suite
2‐3 mars
9‐10 mars
16‐17 mars
23‐24 mars
30‐31 mars
6‐7 avril
13‐14 avril
20‐21 avril
27‐28 avril
4‐5 mai
11‐12 mai
18‐19 mai
25‐26 mai
1‐2 juin
8‐9 juin
15‐16 juin
Semaine de travail autonome
Ch2 + intro Labo2 + Labo1 ou 2 au choix
Ch3 + Labo1 rendu + Labo2 suite + intro Labo3 Labo2 ou labo3 au choix
Vacances de Pâques
Labo2 rendu + Ch4 + intro Labo4 + Labo2 ou 3 ou 4 au choix Ch5 + intro Labo5 + labo3 ou 4 ou 5 au choix Midterm QCM 50 + EEE + Labo4 ou 5 au choix
Labo3 rendu + Feedback EEE
Semaine de travail autonome
Labo4 rendu + Ch6 + Feedback Midterm + intro Labo6
Labo5 ou Labo6
Ch7 + Labo5 rendu + Labo6
Labo6 suite
Labo6 rendu + révision générale
Test finale QCM 100
Algorithmes Numériques
Six laboratoires
Les labos sont à rendre 24h avant le début du cours suivant* sous forme d’un projet HTML5, i.e. JavaScript (JS), de type plug&play, donc exécutable directement sans fantaisie, e.g.
CSS, comprenant, outre l’exercice demandé, un texte d’explication en fin de page :
1. Contextualisation
2. Méthodologie de développement
3. Conclusion et perspective
le tout envoyé en fichier compressé, rar, 7z, zip, etc. par email à l’enseignant avec le format suivant :
AN_LaboX_EquipeY.rar
avec X: le numéro de labo
et Y: le numéro de l’équipe
Programme prévisionnel
Algorithmes Numériques
Evaluation des acquis
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

Deux contrôles écrits
midterm exam 22%
final exam 30%


Notes de labo 48%
labos 6x8%
+ bonus accordés aux laboratoires exceptionnels
 permettant des notes jusqu’à « 6.2 »
 moyenne des notes de « labos » saturée à 6.0

labo1
labo5
labo2
labo3
labo4
labo6
midterm final
Programme prévisionnel
Algorithmes Numériques
QCM 50 et 100 questions
Eviter le facteur chance est un problème complexe –
représenté en pointillés orange correspondant à un score de 2.4/6.0
La notation suit donc un système
linéaire décalé en min et max : la
courbe rouge
 32 bonnes réponses, soit 64%, pour avoir 4.0 / 6.0
 Moins de 13 bonnes réponses, correspondant à un score inférieur au hasard moyen, résultera en un score minimum de 1.0 / 6.0
 Le 6.0 / 6.0 est atteint à partir de 48 réponses correctes
Programme prévisionnel
Algorithmes Numériques
Participation 
Chaque participation pertinente, e.g. réponse à une question difficile => +1 pt – voir plus!

Bonus pour extension sous forme par exemple de challenges

Absence au travaux d’équipe => ‐3 pts

Ces points feront varier le total de la note au TE final
Algorithmes Numériques
Stratégie du cours

Quatre étapes
1. Problématique
dans un contexte concret et pratique
2. Modèle mathématique pour résoudre ce problème
4. Développement informatique concret et pratique
3. Design d’un algorithme pour ce modèle – e.g.
discrétisation Stratégie du cours pour chaque chapitre
Algorithmes Numériques
Interaction
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Tâche à réaliser en quelques minutes
Indices!
 …
Algorithmes Numériques
Titre labo

Tâches à développer
Indices!
 …
Tout de suite :
Chap. 1: Codage des nombres

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Problématique
Modèle mathématique
Valeurs entières
Codage
Arithmétique

Valeurs réelles
Stockage
Arithmétique
Précision

Labo 1
Représentation du codage de la Matrice
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