Méthodes numériques : problèmes dépendant du temps

ECTS : 4

Description du contenu de l'enseignement :

Volume horaire détaillé :  CM : 16h30, TD : 12h00, TP : 12h00

• Introduction
• Équations Différentielles Ordinaires : Euler Implicite, Runge Kutta, consistance, stabilité, A-stabilité
• appliations des EDO : épidemiologie
• Calcul de dérivée et contrôle: graphe computationnel, différentiation automatique
• application du calcul de dérivée: deep learning
• Équations Différentielles Stochastiques : Euler Maruyama, Milstein
• applications de EDS: calcul d'options en finance sur modèle log-normal

Compétence à acquérir :

Présentation de méthodes de résolution numérique des problèmes d’évolution et d’éléments d’analyse numérique. Cours théorique mais aussi une forte partie implementation (en python).

Bibliographie, lectures recommandées :

site de Gabriel Turinici (aller au cours en question)