Calcul scientifique
Code UE : USGT3M
- Travaux pratiques
- 2 crédits
Responsable(s)
Jerome VERDUN
Objectifs pédagogiques
Ce cours constitue la suite de celui intitulé « Programmation & calcul scientifique » en IG3 dans lequel sont abordées de nouvelles méthodes numériques en lien avec l’optimisation et l’interpolation.
Compétences visées
Connaître le principe général des méthodes d’optimisation.
Savoir développer et implémenter une méthode d’optimisation basée sur un algorithme de descente
Savoir appliquer les méthodes d’optimisation en vue de l’estimation de paramètres
Connaître les principales méthodes d’interpolation déterministes 1D et 2D
Connaître le principe des méthodes d’interpolation stochastiques
Savoir construire numériquement un semi-variogramme empirique
Savoir analyser et modéliser un semi-variogramme
Savoir développer et implémenter la méthode du krigeage simple
Savoir développer et implémenter une méthode d’optimisation basée sur un algorithme de descente
Savoir appliquer les méthodes d’optimisation en vue de l’estimation de paramètres
Connaître les principales méthodes d’interpolation déterministes 1D et 2D
Connaître le principe des méthodes d’interpolation stochastiques
Savoir construire numériquement un semi-variogramme empirique
Savoir analyser et modéliser un semi-variogramme
Savoir développer et implémenter la méthode du krigeage simple
Contenu
Optimisation
Définitions fondamentales et vocabulaire
Outils mathématiques issus du calcul différentiel (matrices jacobienne et hessienne)
Conditions d’optimalité
Approches numériques de l’optimisation : exemple de la méthode du gradient à pas optimal
Application à l’estimation des paramètres d’une fonction non linéaire
Interpolation
Méthodes déterministes 1D : polynômes d’interpolation et splines cubiques
Méthodes déterministes 2D
§ Polygones de Thiessen
§ Interpolation par triangulation (linéaire, Akima)
§ Méthodes barycentriques (inverses des distances, Shepard, bilinéaire)
§ Surfaces de tendance
§ Splines d’interpolation et de lissage
- Méthodes stochastiques 2D
§ Analyse variographique (définition mathématique et calcul numérique du semi-variogramme empirique, cas anisotrope)
§ Modélisation du semi-variogramme (principaux modèles, portée, palier, effet de pépite)
§ Méthodes du krigeage (simple, ordinaire, universel, multi-variables)
§ Validation croisée
Définitions fondamentales et vocabulaire
Outils mathématiques issus du calcul différentiel (matrices jacobienne et hessienne)
Conditions d’optimalité
Approches numériques de l’optimisation : exemple de la méthode du gradient à pas optimal
Application à l’estimation des paramètres d’une fonction non linéaire
Interpolation
Méthodes déterministes 1D : polynômes d’interpolation et splines cubiques
Méthodes déterministes 2D
§ Polygones de Thiessen
§ Interpolation par triangulation (linéaire, Akima)
§ Méthodes barycentriques (inverses des distances, Shepard, bilinéaire)
§ Surfaces de tendance
§ Splines d’interpolation et de lissage
- Méthodes stochastiques 2D
§ Analyse variographique (définition mathématique et calcul numérique du semi-variogramme empirique, cas anisotrope)
§ Modélisation du semi-variogramme (principaux modèles, portée, palier, effet de pépite)
§ Méthodes du krigeage (simple, ordinaire, universel, multi-variables)
§ Validation croisée
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Diplôme d'ingénieur Spécialité géomètre et topographe En formation initiale sous statut étudiant
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Type
Diplôme d'ingénieur
|
Lieu(x)
Initial
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Lieu(x)
Paris
|
|
Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Ecole supérieure des géomètres et topographes (ESGT)
2D3P10, 1 Boulevard Pythagore
72000 Le Mans
Tel :02 43 43 31 00
esgt@esgt.cnam.fr
2D3P10, 1 Boulevard Pythagore
72000 Le Mans
Tel :02 43 43 31 00
esgt@esgt.cnam.fr
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Enseignement non encore programmé
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Jerome VERDUN