Raphaël Abdoulaye - Prof de maths - Paris
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Raphaël Abdoulaye

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Ingénieur en mathématiques appliquées Docteur en mécanique des fluides Ingénieur en CFD et modélisation Enseignant en école d'ingénieur aéronautique

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Lieux du cours

À propos de Raphaël Abdoulaye

Docteur en Mécanique des fluides (et en Aéro-Acoustique) de
l'Université de Poitiers.
Ingénieur en Mathématiques appliquées de l'université de Lorraine.
Enseignant de CFD et modélisation en école d'ingénieur.
Ingénieur CFD à l'Institut Pprime.
Ingénieur en Modélisation, Calcul et Aide à la décision.
Grand esprit de créativité, Esprit d'équipe.
Facilité d'adaptation, Dynamisme.

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À propos du cours

  • Primaire
  • Collège
  • Seconde
  • +5
  • niveaux :

    Primaire

    Collège

    Seconde

    Première

    Terminale

    BTS

    Supérieur

    Formation pour adultes

  • Français
  • Anglais

Toutes les langues parlées pour le cours :

Français

Anglais

Un cours de mathématiques appliquées orienté vers le calcul scientifique regroupe des outils mathématiques, de l'analyse numérique et de la programmation pour simuler et résoudre des problèmes physiques, industriels ou technologiques sur ordinateur.

1. Analyse numérique et mathématiques de base

• Résolution d'équations non linéaires : Méthodes du point fixe, méthode de Newton-Raphson, estimation d'erreurs.
• Résolution de systèmes linéaires et matriciels : Méthode de Gauss, factorisation LU, inversion de matrices, conditionnement.
• Interpolation et approximation : Interpolation de Lagrange, splines, moindres carrés.
• Intégration et dérivation numériques : Formules de quadrature, méthodes de Newton-Cotes, schémas d'intégration (trapèzes, Simpson).
• Équations aux dérivées partielles (EDP) : Modélisation et approximation par la méthode des éléments finis ou différences finies (propagation d'ondes, thermique, mécanique des fluides).

2. Informatique scientifique et programmation

• Représentation des nombres : Arithmétique en virgule flottante, stabilité numérique, propagation des erreurs d'arrondi.
• Langages et bibliothèques :
• Programmation en Python (manipulation vectorielle avec NumPy, visualisation avec Matplotlib).
• Programmation hautes performances en C++, Fortran ou calcul parallèle (GPU, calcul distribué / HPC).
• Progiciels et simulation : Utilisation de logiciels de calcul formel, solveurs d'éléments finis et outils de CAO.

3. Disciplines transversales associées

• Optimisation : Optimisation linéaire et non linéaire, contrôle optimal, estimation de paramètres.
• Probabilités et statistiques appliquées : Simulation de Monte-Carlo, traitement du signal/image, analyse de données et apprentissage automatique (machine learning).

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  • 5h : 980 Ar
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