Intitulé de la matière : Simulation 2


Intitulé de l’UE : UEF2.2.2

Crédits : 4

Coefficients : 2

Objectifs de l’enseignement : 

Acquérir des procédés algorithmiques de simulation mathématique sur ordinateur, tel-que les méthodes Monte-Carlo.

Connaissances préalables recommandées : Maîtrise d’un langage de programmation scientifique (de préférence langage R), Mathématiques générales, calcul probabiliste, algorithmes.

Contenu de la matière :

Ch01 :Initiation au calcul scientifique intensif

Ch02 :Optimisation par les méthodes de Monte-Carlo

Ch03 :Méthodes de résolution des EDPs par techniques de Monte-Carlo

Ch04 :Simulations des lois de la physique à l’analyse fonctionnelle

Mode d’évaluation : Contrôle continu (40%), Examen (60%)

Références

  • Shravan Vasishth and Michael Broe. The Foundations of Statistics : A Simulation-basedApproach. Springer, 2010. ISBN 978-3-642-16312-8.
  • Owen Jones, Robert Maillardet, and Andrew Robinson. Introduction to Scientific Program-ming and Simulation Using R. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, 2009. ISBN 978-1-4200-6872-6.
  • Christian P. Robert and George Casella. Méthodes de Monte-Carlo avec R. Pratique R.Springer, 1st edition, 2011. ISBN 978-2-8178-0180-3.