M2 MANU: Advanced programming for scientific computing / Programmation avancée en Calcul Scientifique (HMMA435)
Development and management of modern programmation tools for scientific computing (oriented object programming, generic programming, templates, design patterns, modern libraries, heterogeneous and parallel programming).
We aim at highlighting how some advanced programmation methods may help to develop flexible and sustainable scientific computing components.
We also give an overview of some modern tools that may be used in a scientific computing workflow (mesh generation and adaptation, post-processing, visualization, wrappers and programming languages interactions, git workflows, unary functions based test cases and continuous integration, tensorflow and neural networks ...).
CM:32h.
DocumentsM2 MANU: Modélisation Numérique (HMMA436)
DocumentsM1 Modélisation et Analyse Numérique (HMMA112M-HMMA111)
Ce cours est une introduction pratique à l'analyse numérique des problèmes modèles linéaires (équation de Laplace, Poisson, Helmhotz, diffusion, advection, ondes). Nous étudierons successivement la méthode des différences-finies (construction de formules, erreur de troncature, consistance, stabilité) puis des Volumes-Finis pour équations hyperboliques en dimension 1 et 2 d'espace.
Volumes horaires: CM:20h, TD:20h, TP:6h, Projet: 10h.
Documents ProjetsM2 : Calcul scientifique et applications (GMMA313)- Partie 1: méthode des volumes finis pour lois de conservations scalaires
Introduction à la méthode des volumes-finies (méthode des caractéristiques, solutions faibles, solution entropique, théorème de Lax, schéma de Godunov, schéma de Roe, schéma TVD, schéma MUSCL)
Volumes horaires: CM:16h.
M2 : Calcul scientifique approfondi (GMMA313) - Partie 2: méthode Galerkin-Discontinue pour lois de conservation scalaire. Implémentation.
Introduction à la méthode de Galerkin-Discontinue pour l'équation d'advection puis equation de Burgers. Aprés rappel des principaux résultats de stabilité, l'accent est mis sur les aspects pratiques avec la définition de structures de données adaptées à une implémentation simple et efficace, en Matlab.
Volumes horaires: CM:8h.
Polycopié non définitif
