Ce cours est une introduction au calcul scientifique, son objectif est de permettre à l’étudiant de maitriser et de mettre en œuvre les techniques de résolution numérique des problèmes issues de l’ingénierie. Il présentera:
1- Une introduction au calcul scientifique: représentation des nombres sur machine, les erreurs d’arrondissement, troncature, chiffre significatifs et significatifs exacts, etc.
2- Les méthodes itératives de résolution des équations non linéaires telle que : la méthode dichotomique, la méthode du point fixe et la méthode de newton.
3- Les méthodes de résolution numérique des systèmes linéaires telle que la méthode de Cramer, la méthode Gauss ordinaire, de Gauss-Jordan et la méthode de factorisation de Doolittle et de Croût
- Teacher: Bouhalouane Mokhtar
Ce cours a pour objectif principal de faciliter l’immersion d’un individu dans la vie étudiante et sa transition en adulte responsable. Il permet de développer la sensibilisation des étudiants aux principes éthiques. Les initier aux règles qui régissent la vie à l’université (leurs droits et obligations vis-à-vis de la communauté universitaire) et dans le monde du travail, de sensibiliser au respect et à la valorisation de la propriété intellectuelle et leur expliquer les risques des maux moraux telle que la corruption et à la manière de les combattre.
The probability and statistics course covers fundamental concepts and techniques used in the analysis and interpretation of data. Students learn about probability theory, including concepts such as random variables, probability distributions, and expected values. They also study descriptive statistics, which involve methods for summarizing and presenting data, such as measures of central tendency and dispersion.
In addition, the course typically covers inferential statistics, which focuses on making predictions or inferences about populations based on sample data. This includes hypothesis testing, confidence intervals, and regression analysis. Students also learn about the principles of statistical inference and how to apply these techniques to real-world problems.