RMD1 : Rappels d'algèbre linéaire et de l'écriture vectorielle.

CM1 : Changement de base, transformations géométriques et introduction à la signification géométrique des valeurs et vecteurs propres.

TP1 : Application des transformées géométriques et du calcul numérique des valeurs propres et vecteurs propres.

CM2 : Retour sur les valeurs propres et vecteurs propres, recherche des vecteurs propres et valeurs propres d'un nuage de point (introduction de la matrice de covariance, ACP), SVD, FFT.

TP2 : ACP, recodage de la FFT.

CM3 : régression linéaire, régression polynomiale, interpolation, régression avec un modèle d'interpolation.

TD1 : Vectorisation des problèmes de régressions ou d'interpolation

CM4 : Méthodes de résolution, directe et itérative, de système linéaire de la forme Ax=b, avantages et inconvénients.

TP3 : Résolution de système linéaire et études des différentes méthodes directe et itérative.

CM5 : Méthodes itératives pour la recherche de points critiques d'une fonction, impact des perturbations et des paramètres des méthodes.

TP4 : Implémentation d'une méthode itérative à partir d'un énoncé et étude de son comportement.

Tous les cours s’appuient sur Python et Numpy tant pour présenter certains concepts dans les cours magistraux que pour les TP.