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Premier cours
PREMIER TRIMESTRE
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| C0142300 | Algèbre I | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Algèbre ICódigo: C0142300 Imprimir Cours 1. Matière du premier semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours, associé à l'Algèbre II, constitue la matière « Algèbre ». Cette matière, qui fait partie du module de formation de base du cursus, vise non seulement à permettre à l’étudiant de connaître les principaux théorèmes fondamentaux de l’algèbre linéaire, mais aussi à lui faire comprendre le calcul matriciel d’un point de vue conceptuel et à lui permettre de l’appliquer à la résolution de problèmes propres au génie mathématique, ce qui en fait, constitue ainsi le fondement d’autres matières et cours du cursus, tels que, par exemple, le calcul numérique, la recherche opérationnelle, le calcul stochastique et l’intelligence artificielle. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini. Compétences Compétences fondamentales et générales : CB1 - Les étudiants doivent avoir démontré qu’ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d’étude qui s’appuie sur les bases de l’enseignement secondaire général, et qui se situe généralement à un niveau qui, bien qu’il s’appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects impliquant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d’étude. CB2 – Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences généralement démontrées par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. Compétences transversales : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu’à l’oral. Compétences spécifiques : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité d’énoncer des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. Résultats d'apprentissage - Connaît les principaux théorèmes fondamentaux de l’algèbre linéaire. - Comprend le calcul matriciel d’un point de vue conceptuel, à travers les espaces vectoriels et affines. - Applique ses connaissances en algèbre linéaire pour résoudre des problèmes pouvant se poser en ingénierie. - Maîtrise les concepts de base des systèmes linéaires pour résoudre des problèmes propres à l'ingénierie. Description du contenu 1. SYSTÈMES D'ÉQUATIONS LINÉAIRES. 1.1 Systèmes d’équations linéaires. Types. Méthode de Gauss-Jordan. Discussion des solutions. 1.2 Matrices. Classification. Transformations élémentaires, forme normale d’Hermite et rang. Opérations : addition, produit par un scalaire, produit par la « trace », transposition, inversion. Propriétés. Matrices régulières. Équivalence. 1.3 Notation matricielle des systèmes d’équations linéaires. Théorème de Rouché-Frobenius. 1.4 Déterminants. Propriétés. Relation déterminant-rang-inversion. Déterminants et systèmes d’équations linéaires : règle de Cramer. 2. ESPACES VECTORIELS. 2.1 Espaces vectoriels. Autres propriétés de la somme et du produit par un scalaire. 2.2 Dépendance et indépendance linéaires. Propriétés. Systèmes de générateurs. Bases. Dimension. Coordonnées d’un vecteur dans une base donnée. Changement de coordonnées. 2.3 Sous-espaces vectoriels. Sous-espaces vectoriels d’intérêt : intersection, enveloppe linéaire, espaces des lignes et des colonnes d’une matrice, solutions d’un système d’équations linéaires homogène. Équations et dimension d’un sous-espace vectoriel. Somme de sous-espaces vectoriels. Formule des dimensions. Somme directe. Espace vectoriel quotient. 3. CLASSIFICATION DES ENDOMORPHISMES. 3.1 Applications linéaires. Propriétés. Types. Noyau et image. 3.2 Matrice associée à une application linéaire. Relation avec le noyau et l’image ; formule des dimensions. Changements de base. 3.3 Opérations sur les applications linéaires. Propriétés. 3.4 Formes linéaires et espace dual. Base duale. Annuleur d’un sous-espace vectoriel. Application linéaire transposée. 4. DIAGONALISATION DES ENDOMORPHISMES. 4.1 End vecteurs et valeurs propres d’un endomorphisme. Polynômes caractéristiques et minimaux. Multiplicités algébriques et géométriques. 4.2 Matrices diagonalizables. Sous-espaces propres. Forme diagonale et base d’autovecteurs. Matrices symétriques. 4.3 Matrices non diagonalizables. Sous-espaces propres généralisés. Sous-espaces maximaux. Forme canonique et base de Jordan. 4.4 Valeurs propres et vecteurs propres complexes. Forme canonique et base de Jordan réelles. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités de formation du cours, nécessitant la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- Le processus d’évaluation consistera à évaluer le degré d’acquisition par l’étudiant des compétences associées à la matière. SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l'étudiant doit répondre à diverses questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. Ces systèmes contribuent, à des degrés divers, à l'évaluation des compétences de base et générales (CB1 à CB4), transversales (CT2) et spécifiques (CE1 et CE2) attribuées à ce cours. CRITÈRES D’ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation décrits ci-dessus se traduisent par les critères d’évaluation suivants : - Il existe deux sessions d’examen officielles : ordinaire et extraordinaire. +++SESSION ORDINAIRE+++ La note finale de cette session correspond à la moyenne pondérée d’un ensemble d’épreuves d’évaluation détaillées ci-dessous : -- un cas pratique, comptant pour 30 % de la note finale de la session ordinaire, qui sera réalisé pendant la période de cours en petits groupes (désignés par le coordinateur de la matière) et pour lequel seront exigés à la fois la remise d’exercices pendant son déroulement (SE1) et la remise d’un rapport ainsi que sa soutenance publique (SE2) à la fin de la période de cours. -- un examen (SE3) non libératoire, qui se déroulera individuellement pendant la période de cours et comptera pour 20 % de la note finale de la session ordinaire. -- un examen final (SE3) qui se déroulera, individuellement, pendant la période d'examens de la session ordinaire, en janvier (pour plus d'informations, consultez le campus virtuel), au cours duquel l’ensemble des contenus enseignés dans le cadre du cours sera évalué, et qui comptera pour 50 % de la note finale de la session ordinaire. *** Le cours est considéré comme validé lors de la session ordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. +++SESSION EXTRAORDINAIRE+++ Si l'étudiant ne réussit pas le cours lors de la session ordinaire, il pourra le rattraper lors de la session extraordinaire. Il s'agit d'un examen unique qui aura lieu pendant la période d'examens de la session extraordinaire, en juin-juillet (pour plus d'informations, consultez le campus virtuel), et au cours duquel l'ensemble des contenus enseignés dans le cadre de ce cours est évalué. *** Le cours est considéré comme validé lors de la session extraordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. NOTES L’article 5 du décret royal 1125/2003, du 5 septembre, établit le système de notation applicable aux cours des formations relevant de l’Espace européen de l’enseignement supérieur. Ce système est le suivant : L'obtention des crédits correspondants implique la réussite aux examens ou aux épreuves d'évaluation associés. Le niveau d'apprentissage atteint par les étudiants sera exprimé par des notes numériques sur une échelle de 0 à 10, avec une décimale, auxquelles pourra s'ajouter la mention qualitative correspondante : - 0-4,9 : Échec (SS). - 5,0-6,9 : Admis (AP). - 7,0-8,9 : Bien (NT). - 9,0-10 : Très bien (SB). La mention « Mention d’honneur » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra pas dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l’année universitaire concernée, sauf si le nombre d’étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention d’honneur » pourra être attribuée. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Juan De Burgos Román Algèbre et géométrie. Définitions, théorèmes et résultats Éditions García Maroto. 2010. ISBN : 9788492976942 2.- Luis Merino et Evangelina Santos Algèbre linéaire avec des méthodes élémentaires Paraninfo. 2010. ISBN : 978-84-9732-4 Ouvrage complémentaire : 3.- Gilbert Strang Introduction à l'algèbre linéaire Wellesley Cambridge Press. 2008. ISBN : 8175968117 4.- Juan De Burgos Román Algèbre linéaire. 80 problèmes utiles García Maroto Editores. 2007. ISBN : 9788493601805 Autres : 5.- Eugenio Hernández Algèbre linéaire et géométrie 3e éd. ADDISON WESLEY. 2012. ISBN : 9788478291298 6.- Jesús Rojo Algèbre linéaire McGraw-Hill. 2001. ISBN : 8448130162 7.- Jesús Rojo Exercices et problèmes d'algèbre linéaire 2e éd. McGraw-Hill. 2005. ISBN : 8448198581 8.- Stanley I. Grossman et José Job Flores Algèbre linéaire McGraw-Hill. 2012. ISBN : 978-607-15-07 |
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| C0142301 | Analyse statistique | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Analyse statistiqueCódigo: C0142301 Imprimir Cours 1. Matière du premier semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs Fournir à l'étudiant les connaissances et les outils de base de l'analyse statistique, tant en matière de représentation des données que, surtout, d'inférence statistique, ce qui lui sera indispensable pour aborder les thèmes connexes dans les cours suivants. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini. Compétences Compétences fondamentales et générales : CB1 - Les étudiants doivent avoir démontré qu'ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d'étude qui s'appuie sur les bases de l'enseignement secondaire général, et qui se situe généralement à un niveau qui, bien qu'il s'appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects impliquant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d'étude. CB2 – Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences généralement démontrées par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CG3 - Capacité à mener à bien des travaux et des projets liés à l’ingénierie mathématique, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. Compétences transversales : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. Compétences spécifiques : CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. Résultats d'apprentissage - Appliquer les techniques, les méthodes de représentation et de synthèse ainsi que les mesures propres aux statistiques descriptives et aux statistiques inférentielles. - Détermine si un ensemble de données permet d’accepter ou de rejeter une hypothèse concrète, ainsi que l’erreur commise en procédant ainsi. - Détermine et quantifie le degré d’association entre des variables statistiques. Description du contenu 1. Éléments de l'analyse des données 2. Statistique descriptive : échantillons et distribution des caractéristiques d'échantillon 3. Distributions de probabilité 4. Variables aléatoires 5. Modèles d'inférence statistique. Statistiques et leurs propriétés fondamentales 6. Approche fréquentialiste : estimation ponctuelle, par intervalle et test d'hypothèse 7. Approche bayésienne : distribution a posteriori, intervalles de crédibilité et tests bayésiens Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités de formation du cours, nécessitant la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Feuille d'exercices à rendre. - SE2 : Fiche d'exercices accompagnée d'une présentation orale de ceux-ci. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. CRITÈRES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation décrits ci-dessus se traduisent par les critères d'évaluation suivants : - Il existe deux sessions d'examen officielles : ordinaire et extraordinaire. +++SESSION ORDINAIRE+++ La note finale de cette session correspond à la moyenne pondérée d’un ensemble d’épreuves d’évaluation détaillées ci-dessous : -- une remise d'exercices (SE1), comptant pour 10 % de la note finale de la session ordinaire, qui sera effectuée individuellement ou en petits groupes pendant la période de cours (pour plus d'informations, consulter le calendrier). -- une remise et une présentation d’exercices (SE2), comptant pour 10 % de la note finale de la session ordinaire, qui se dérouleront individuellement ou en petits groupes à la fin de la période de cours (pour plus d’informations, consultez le calendrier). -- un examen partiel (SE3) qui se déroulera individuellement pendant la période de cours (pour plus d’informations, consulter le calendrier) et qui comptera pour 20 % de la note finale de la session ordinaire. -- un examen global (SE3) qui se déroulera individuellement lors de la session officielle de février (session ordinaire), portant sur l’ensemble des contenus enseignés, et qui comptera pour 60 % de la note finale de la session ordinaire, à condition que la note minimale soit supérieure à 4 sur 10. Si cette note minimale n’est pas atteinte, la note finale de la matière sera un échec lors de la session ordinaire. *** La matière est considérée comme validée lors de la session ordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. +++SESSION EXTRAORDINAIRE+++ Si l'étudiant n'a pas réussi la matière lors de la session ordinaire, il pourra la valider lors d'une session extraordinaire. La session extraordinaire aura lieu pendant la période d'examens de juillet (pour plus d'informations, consultez le campus virtuel). Elle consiste en un examen unique portant sur l'ensemble du programme de la matière. *** Le cours est considéré comme validé lors de la session extraordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- A. García Pérez Problèmes résolus de statistiques de base. Université nationale d'enseignement à distance. 1998. ISBN : 978-84-362-37 2.- J. Gorgas García, N. Cardiel López et J. Zamorano Calvo. Statistiques de base pour les étudiants en sciences. Éditions UCM. 2011. ISBN : 978-84-691-89 3.- R. Mullor Ibañez Statistiques de base I. Introduction aux statistiques. Publication de l'Université d'Alicante. 2017. ISBN : 978-84-9717-4 4.- R. Mullor Ibañez Statistiques de base II. Probabilités : variables aléatoires. Éditions de l'Université d'Alicante. 2023. ISBN : 978-84-9717-8 Complémentaire : 5.- González Rosales, Alfredo Statistiques appliquées : Madrid : García-Maroto, D.L. 2009. 2009. ISBN : 9788492976416 6.- Murray Spiegel PROBABILITÉS ET STATISTIQUES 4e éd. McGraw-Hill Interamericana de España S.L. 2014. ISBN : 9786071511881 7.- Neuhauser, Claudia Mathématiques pour les sciences 2e éd. Madrid : Pearson-Prentice Hall, 2004. 2004. ISBN : 9788420542539 |
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| C0142302 | Structures algébriques | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Structures algébriquesCódigo: C0142302 Imprimir Cours 1. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours poursuit un double objectif : d'une part, l'étudiant doit apprendre à reconnaître que différents outils mathématiques possèdent une structure algébrique commune et fonctionnent donc fondamentalement de la même manière. D'autre part, l'étudiant doit apprendre à démontrer des théorèmes et des propriétés des objets mathématiques en recourant au raisonnement abstrait. Dans ce cours, bien que certains calculs numériques soient effectués, tout s'articule autour de l'utilisation des symboles et de leurs propriétés. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini. Compétences Compétences fondamentales et générales : CB2 - Les étudiants doivent être capables d'appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s'expriment généralement par l'élaboration et la défense d'arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d'étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Les étudiants doivent être capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. Compétences transversales : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu’à l’oral. Compétences spécifiques : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité d’énoncer des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE11 - Maîtriser les concepts de base des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. Résultats d'apprentissage - Connaît les concepts de base de la théorie des groupes et des anneaux. - Reconnaît, dans des situations pratiques, des structures fondamentales telles que : les groupes abéliens finiment engendrés, les groupes symétriques alternés et diédraux, l’anneau des entiers ou les anneaux de polynômes à une ou plusieurs variables avec des coefficients dans un anneau arbitraire. - Applique les connaissances acquises à des situations réelles. Description du contenu Groupes : 1) Définition d’un groupe et propriétés 2) Exemples : congruences, permutations, matrices, groupe diédrique, produit direct 3) Sous-groupes 4) Théorème de Lagrange 5) Sous-groupes normaux. Groupe quotient 6) Homomorphismes de groupes 7) Théorèmes d'isomorphisme Anneaux 1) Définition d'un anneau et propriétés 2) Sous-anneaux et idéaux 3) Homomorphismes d'anneaux 4) L'anneau des polynômes à une variable, à coefficients dans un corps Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités de formation du cours, qui requièrent la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- L'évaluation continue comprend les notes suivantes : 1) Des exercices portant sur le programme abordé à ce moment-là seront proposés. Ceux-ci compteront pour 20 % 3) Un travail approfondissant un thème du cours devra être rendu. Ce travail comptera pour 20 % La date limite de remise est le jour de l'examen officiel de cette matière 4) L'examen officiel de la matière, écrit et portant sur le contenu du cours, aura lieu. Cette note comptera pour 60 % En cas d'échec à l'évaluation continue, la session ordinaire comptera pour 100 % Lors de la session de rattrapage, aucune note antérieure ne sera prise en compte. Un seul examen portant sur l'ensemble du contenu du cours sera organisé. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- E. Bujalance, J. Etayo, J.M. Gamboa Anneaux et corps commutatifs UNED. 2002. ISBN : 8436244486 2.- E. Bujalance, J. Etayo, J.M. Gamboa Théorie élémentaire des groupes UNED. 2002. ISBN : 8436244362 3.- J. Dorronsoro, E. Hernández Nombres, groupes et anneaux Addison Wesley, UAM. 1996. ISBN : 0201653958 |
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| C0142303 | Principes fondamentaux de la programmation et de l'informatique | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Principes fondamentaux de la programmation et de l'informatiqueCódigo: C0142303 Imprimir Cours 1. Matière du premier semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs - Comprendre les concepts de base de la programmation : les étudiants seront capables de comprendre les fondements de la programmation, notamment la logique algorithmique et l'utilisation des structures de contrôle. - Développer des compétences en Python : les étudiants devront apprendre à programmer efficacement en Python, en appliquant les principes de la programmation orientée objet et d’autres techniques clés. - Résoudre des problèmes à l’aide de la programmation : les étudiants devront être capables de concevoir des algorithmes et d’écrire du code pour résoudre divers problèmes informatiques. - Appliquer les bonnes pratiques de codage : les étudiants acquerront des connaissances sur l'écriture d'un code propre, efficace et modulaire, en respectant les normes et les bonnes pratiques du secteur. - Encourager la pensée logique et analytique : tout au long du cours, les étudiants développeront des compétences leur permettant d’aborder des problèmes complexes de manière structurée et efficace. - Développer des projets en appliquant des concepts de programmation : les étudiants seront capables d’intégrer les connaissances acquises dans des projets de programmation visant à résoudre des problèmes réels ou simulés, en utilisant des techniques de conception et de développement logiciel. - Découvrir et évaluer les différents types de systèmes de stockage et leur impact sur les performances d’un système informatique. - Introduction à l'architecture des ordinateurs et des microprocesseurs. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d'appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s'expriment généralement par l'élaboration et la défense d'arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d'étude. CB4 - Les étudiants doivent être capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des documents écrits et autres dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique approprié. Résultats d'apprentissage - Comprendre et appliquer les principes fondamentaux de la programmation : Les étudiants seront capables d’expliquer et d’utiliser correctement les concepts de base de la programmation, tels que les variables, les types de données, les opérateurs, le contrôle de flux (conditions et boucles) et les fonctions. - Développer des programmes en Python pour résoudre des problèmes concrets : Ils seront capables de concevoir et d’écrire des programmes en Python permettant de résoudre des problèmes spécifiques, en utilisant des techniques de programmation structurée et orientée objet. - Mettre en œuvre des structures de données fondamentales : Les étudiants sauront utiliser les listes, les tuples, les dictionnaires et les ensembles pour gérer et manipuler efficacement les données. -Développer la capacité à penser de manière algorithmique : Ils seront capables de décomposer des problèmes complexes en étapes simples et de développer des algorithmes pour les résoudre, en adoptant une approche logique et systématique. - Appliquer les bonnes pratiques de programmation : Les étudiants écriront un code propre et lisible, en respectant les conventions de style de Python (PEP 8), en accordant une attention particulière à la modularité, à la réutilisation du code et à une documentation claire. -Appliquer des techniques de débogage et de test de code : Les étudiants sauront identifier, diagnostiquer et corriger les erreurs dans leurs programmes à l’aide d’outils de débogage, et effectuer des tests pour garantir la fiabilité du logiciel. - Développer de petites applications et des projets : Ils seront capables de créer des applications fonctionnelles intégrant les concepts appris, telles que des petits jeux, des outils d’automatisation ou des programmes d’analyse de données. -Comprendre l’utilisation de base des fichiers et des bases de données : Ils seront capables de lire et d'écrire des fichiers à partir de leurs programmes, ainsi que d'effectuer des opérations de base sur des bases de données à l'aide des bibliothèques standard de Python. - Collaborer à des projets de programmation : Les étudiants apprendront à travailler en équipe, en utilisant un système de gestion de versions (tel que Git) pour collaborer sur des projets de programmation, gérer les versions du code et travailler de manière collaborative. Description du contenu Ce cours est conçu pour initier les étudiants aux concepts fondamentaux de la programmation et de la logique informatique, avec un accent particulier sur le langage de programmation Python et le SQL. Python et le SQL sont largement utilisés dans l’industrie en raison de leur syntaxe simple et de leur lisibilité, ce qui en fait un excellent choix pour les débutants. Tout au long de la formation, les étudiants apprendront des concepts essentiels tels que les structures de contrôle, les types de données, les fonctions et la gestion des fichiers. Les principes de conception algorithmique et les bonnes pratiques de codage seront également abordés. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques d’une difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités de formation du cours, nécessitant la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- Session ordinaire : 1) Participation et assiduité + résolution des cas pratiques (50 %) : a) Assiduité régulière aux cours et aux activités programmées. b) Participation active aux discussions et aux débats. c) Réalisation correcte et complète des cas pratiques. d) En cas d’ULAB, celle-ci est évaluée comme un examen partiel. 2) Examen final (50 %) : examen de session ordinaire comprenant 50 % de questions théoriques et 50 % d'études de cas. La note finale sera calculée en faisant la moyenne entre l’évaluation continue et l’examen final, même si la note de l’évaluation continue est inférieure à 5. Session extraordinaire (100 % d'examen) : - Lors de la session extraordinaire, l'évaluation reposera uniquement sur un examen portant sur l'ensemble du programme du cours. - L’examen comptera pour 100 % de la note finale. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Al Sweigart Automate the Boring Stuff with Python, 3e édition : Programmation pratique pour les débutants absolus No Starch Press. 2025. ISBN : 1718503407 2.- Charles Russell Severance Python pour tous : explorer les données avec Python 3 Auto-édition. 2020. ISBN : 9798633985566 3.- Eric Matthes Python Crash Course, 3e édition : une introduction pratique à la programmation, axée sur des projets No Starch Press. 2023. ISBN : 1718502702 4.- F. Cuesta Introduction à la programmation avec Python Marcombo. 2019. ISBN : 978-842673616 5.- John M. Zelle Programmation Python : une introduction à l'informatique Franklin, Beedle & Associates. 2024. ISBN : 1590282973 6.- John V. Guttag Introduction au calcul et à la programmation avec Python, troisième édition : avec des applications à la modélisation informatique et à la compréhension des données The MIT Press. 2021. ISBN : 0262542366 7.- Mark Lutz Apprendre Python O'Reilly Media. 2013. ISBN : 1449355730 |
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| C0142304 | Fondements mathématiques de l'ingénierie I | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fondements mathématiques de l'ingénierie ICódigo: C0142304 Imprimir Cours 1. Matière du premier semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours, qui, avec « Fondements mathématiques de l'ingénierie II », constitue la matière « Analyse mathématique I », faisant partie du module de formation de base du cursus, a pour objectif de fournir les bases mathématiques nécessaires pour comprendre, interpréter et maîtriser différents concepts et théories, qui constituent des éléments fondamentaux pour un diplômé en mathématiques. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB1 - Les étudiants doivent avoir démontré qu’ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d’étude qui s’appuie sur les bases de l’enseignement secondaire général, et qui se situe généralement à un niveau qui, bien qu’il s’appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects impliquant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d’étude. CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité d’énoncer des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. Résultats d'apprentissage - Distinguer et manipuler les différents ensembles de nombres. - Connaît les principaux théorèmes de base relatifs aux suites et séries numériques. - Connaît les principaux théorèmes de base sur les limites, la continuité et la dérivabilité. - Calcule des dérivées. - Maîtrise et applique les connaissances en analyse mathématique pour résoudre des problèmes pouvant se poser en ingénierie. Description du contenu Les contenus abordés dans ce cours sont les suivants : Thème 1 : Les nombres réels Thème 2 : Les nombres complexes Thème 3 : Les suites numériques Thème 4 : Les séries numériques Thème 5 : Limites et continuité Thème 6 : Les dérivées Thème 7 : Applications de la dérivée Thème 8 : Représentation graphique des fonctions Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux modules composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l'étudiant d'acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités de formation du cours, nécessitant la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- Le processus d’évaluation consistera à vérifier et à évaluer l’acquisition des compétences par l’étudiant. SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l'étudiant doit répondre à diverses questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. Ces systèmes contribuent, à des degrés divers, à l'évaluation des compétences de base et générales (CB1 à CB4), transversales (CT2) et spécifiques (CE1 à CE3) attribuées à ce cours. Le processus d’évaluation consistera à vérifier et à évaluer l’acquisition des compétences par l’étudiant. CRITÈRES D’ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation décrits ci-dessus se traduisent par les critères d’évaluation suivants. Il existe deux sessions officielles : ordinaire et extraordinaire. +++SESSION ORDINAIRE+++ La note finale de cette session correspond à la moyenne pondérée d’un ensemble d’épreuves d’évaluation détaillées ci-dessous : - Remise d’exercices (SE1), représentant 20 % de la note finale, à réaliser individuellement ou en petits groupes pendant la période de cours. - Remise d’un travail (SE2), comptant pour 20 % de la note finale, qui sera réalisé individuellement ou en petits groupes à la fin de la période de cours. - Deux examens partiels (SE3) qui se dérouleront individuellement pendant la période de cours. Chacun d’entre eux comptera pour 30 % de la note finale. *** Le cours est considéré comme validé lors de la session ordinaire sur la base de l’évaluation continue si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. *** Dans le cas contraire, l'étudiant devra se présenter à l'examen final de la session ordinaire. Sa note lors de la session ordinaire correspondra à la note obtenue à l'examen final. +++SESSION EXTRAORDINAIRE+++ Si l'étudiant n'a pas réussi le cours lors de la session ordinaire, il pourra se présenter à la session extraordinaire. La session extraordinaire aura lieu pendant la période d'examens de juillet (pour plus d'informations, consulter le calendrier académique). Elle consiste en un examen unique portant sur l'ensemble du contenu de la matière. *** La matière est considérée comme validée lors de la session extraordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. NOTES L’article 5 du décret royal 1125/2003 du 5 septembre établit le système de notation applicable aux matières des cursus relevant de l’Espace européen de l’enseignement supérieur. Ce système est le suivant : L’obtention des crédits correspondants implique la réussite aux examens ou aux épreuves d’évaluation associés. Le niveau d'apprentissage atteint par les étudiants sera exprimé par des notes numériques sur une échelle de 0 à 10, avec une décimale, auxquelles pourra s'ajouter la mention qualitative correspondante : - 0-4,9 : Échec (SS). - 5,0-6,9 : Admis (AP). - 7,0-8,9 : Bien (NT). - 9,0-10 : Très bien (SB). La mention « Mention d’honneur » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra pas dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l’année universitaire concernée, sauf si le nombre d’étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention d’honneur » pourra être attribuée. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Michael Spivak Calcul infinitésimal 2e éd. Reverté. 1988. ISBN : 8429151362 Complémentaire : 2.- Roland E. Larson, Robert P. Hostetler, Bruce H. Edwards Calcul et géométrie analytique (tome 1) McGraw-Hill. 2010. ISBN : 8448122291 |
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| C0142602 | Principes fondamentaux de physique I | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Principes fondamentaux de physique ICódigo: C0142602 Imprimir Cours 1. Matière du premier semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'objectif de ce cours est de fournir à l'étudiant les outils nécessaires pour aborder les problèmes fondamentaux du domaine de la physique (contexte historique, cinématique, dynamique, énergie et théorèmes associés, systèmes à plusieurs particules), afin de lui permettre d'acquérir les bases indispensables pour les cours suivants. Prérequis Aucun prérequis n'a été satisfait. Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié RS3 Estimer des ordres de grandeur pour interpréter des phénomènes de laboratoire dans le domaine de la physique et de ses disciplines, ainsi qu’en chimie. RS4 Appliquer les méthodes mathématiques et numériques à la modélisation et à la résolution explicite de problèmes de physique et de ses disciplines connexes, en sélectionnant les outils appropriés et en interprétant les résultats. RS5 Utiliser des instruments électroniques et/ou des outils informatiques adaptés à la modélisation pour la recherche de solutions à des problèmes physiques. Résultats d'apprentissage RA1 Identifier les principes physiques pertinents et, si nécessaire, procéder à des simplifications et utiliser des estimations d’ordres de grandeur afin de modéliser et de résoudre des problèmes pratiques. RA2 Maîtrise avec aisance les concepts fondamentaux tels que la particule et le champ, la force, le travail, etc., pour une description correcte des systèmes physiques. RA3 Appliquer correctement les lois de Newton à la résolution de problèmes concernant les particules et les systèmes de particules, ainsi qu’au mouvement oscillatoire. RA4 Connaît les unités du Système international et les attribue correctement à chacune des grandeurs physiques étudiées, ainsi qu’aux autres unités couramment utilisées dans le domaine de la physique. RC1 Travailler de manière autonome à la gestion de projets liés aux différents domaines de la physique Description des contenus - Introduction historique. - Cinématique de la particule. Types de mouvement. - Dynamique de la particule. - Travail et énergie, et théorèmes associés. - Mouvement oscillatoire. - Systèmes de particules. Géométrie des masses. - Statique. - Élasticité. Activités de formation Activité de formation Nb d'heures* Heures en présentiel (8-12)** % de présentiel AP1.- Cours magistraux participatifs 50 2,78 100 AP2.- Séminaires ou cours d'application pratique 30 1,67 100 AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) 72 2 50 AP4.- Travail autonome 180 0 0 AP5. – Tutorat 36 0,6 30 AP6.- Évaluations des connaissances 8 0,44 100 AP10.- Activités en ateliers et/ou laboratoires 74 4,11 100 TOTAL 450 11,60 Système et critères d'évaluation Système d'évaluation Pondération en % SE1.- Activités pratiques (résolution de cas, de problèmes et de défis, réalisation de projets, exposés oraux, débats, etc.) 30 SE2.- Épreuves finales de connaissances 50 50 SE3.- Cahier de travaux pratiques de laboratoire 20 Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
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| TOTAL: | 36 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DEUXIÈME TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0142305 | Algèbre II | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Algèbre IICódigo: C0142305 Imprimir Cours 1. Matière du deuxième semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours, associé à l'Algèbre I, constitue la matière « Algèbre ». Cette matière, qui fait partie du module de formation de base du cursus, vise non seulement à permettre à l’étudiant de connaître les principaux théorèmes fondamentaux de l’algèbre linéaire, mais aussi à lui faire comprendre le calcul matriciel d’un point de vue conceptuel et à lui permettre de l’appliquer à la résolution de problèmes propres au génie mathématique, ce qui en fait, constitue ainsi la base d’autres matières et cours du cursus, tels que, par exemple, le calcul numérique, la recherche opérationnelle, le calcul stochastique et l’intelligence artificielle. Prérequis Bien qu’aucun prérequis n’ait été défini, il est recommandé d’avoir suivi (au préalable) le cours d’Algèbre I ou un autre cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB1 - Les étudiants doivent avoir démontré qu’ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d’étude qui s’appuie sur les bases de l’enseignement secondaire général, et qui se situe généralement à un niveau qui, bien qu’il s’appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects nécessitant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d’étude. CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu’à l’oral. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité d’énoncer des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. Résultats d'apprentissage - Connaît les principaux théorèmes fondamentaux de l’algèbre linéaire. - Comprend le calcul matriciel d'un point de vue conceptuel, à travers les espaces vectoriels et affines. - Applique ses connaissances en algèbre linéaire pour résoudre des problèmes pouvant se poser en ingénierie. - Maîtrise les concepts de base des systèmes linéaires pour résoudre des problèmes propres à l'ingénierie. Description du contenu 1. FORMES QUADRATIQUES : CONCEPT ET CLASSIFICATION. 1.1 Formes bilinéaires. Propriétés. Matrice associée. Changement de base. Formes bilinéaires symétriques et antisymétriques. Dégénérescence et définition positive. 1.2 Formes quadratiques. Forme polaire d’une forme quadratique. Matrice associée. Conjugaison. Signature. Classification. Diagonalisation par congruence. Critère de Sylvester. 2. ESPACES VECTORIELS EUCLÉDIENS. 2.1 Produit scalaire. Propriétés. Matrice associée (de Gram). Changement de base. 2.2 Angle entre deux vecteurs. Orthogonalité. Distance entre deux vecteurs. Projection orthogonale. Complément orthogonal d’un sous-espace vectoriel. 2.3 Bases orthogonales et orthonormées. Algorithme de Gram-Schmidt. Changement de coordonnées entre bases orthonormées : matrices orthogonales. 2.4 Produit vectoriel. 3. ESPACES AFFINES ET ESPACES AFFINES EUCLÉDIENS. 3.1 Espaces affines. Systèmes de référence et coordonnées. Changement de système de référence. 3.2 Variétés affines. Variétés affines d’intérêt : variété affine engendrée par un ensemble de points, intersection. Équations et dimension d’une variété affine. Somme de variétés affines. 3.3 Positions relatives entre variétés affines. Projection orthogonale d’un point sur une variété affine. Distance d’un point à une variété affine. Distance entre variétés affines. Problèmes métriques dans les espaces affines euclidiens bi- et tridimensionnels. 4. CONIQUES, QUADRIQUES ET MOUVEMENTS. 4.1 Sections coniques. Équations générale et réduite d’une conique. Matrice associée : classification. Calcul des éléments géométriques. Invariants métriques et équation réduite des coniques. 4.2 Quadriques. Équations générale et réduite d’une quadrique. Matrice associée : classification. Invariants métriques et classification des quadriques par invariants. 4.3 Applications affines et mouvements. Exemples. Expression matricielle. Mouvements rigides. Points fixes et variétés invariantes. Classification des mouvements rigides dans les espaces affines euclidiens à deux et trois dimensions. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., dans le cadre d’un travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités pédagogiques du cours, qui requièrent la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- Le processus d’évaluation consistera à évaluer le degré d’acquisition par l’étudiant des compétences associées à la matière. SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l'étudiant doit répondre à diverses questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. Ces systèmes contribuent, à des degrés divers, à l'évaluation des compétences de base et générales (CB1 à CB4), transversales (CT2) et spécifiques (CE1 et CE2) attribuées à ce cours. CRITÈRES D’ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation décrits ci-dessus se traduisent par les critères d’évaluation suivants : - Il existe deux sessions d’examen officielles : ordinaire et extraordinaire. +++SESSION ORDINAIRE+++ La note finale de cette session correspondra à la moyenne pondérée d’un ensemble d’épreuves d’évaluation détaillées ci-dessous : -- un cas pratique, comptant pour 30 % de la note finale de la session ordinaire, qui sera réalisé pendant la période de cours en petits groupes (désignés par le coordinateur du cours) et pour lequel seront exigés à la fois la remise d’exercices pendant son déroulement (SE1) et la remise d’un rapport (SE2) à la fin de la période de cours. -- un examen partiel (SE3) non libératoire, qui se déroulera en salle de cours et individuellement pendant la période de cours et qui comptera pour 20 % de la note finale de la session ordinaire. -- un examen final (SE3) qui se déroulera, en salle de cours et individuellement, pendant la période d’examens de la session ordinaire, en mai-juin (pour plus d’informations, consulter le campus virtuel), au cours duquel l’ensemble des contenus enseignés dans le cadre du cours sera évalué, et qui comptera pour 50 % de la note finale de la session ordinaire, à condition que l’étudiant(e) obtienne une note égale ou supérieure à 4,0 points sur 10,0. Dans le cas contraire (note inférieure à 4,0 sur 10,0), la note de la matière lors de la session ordinaire sera celle obtenue à l'examen final. *** Seuls les examens feront l'objet d'une révision. ***** Le cours sera considéré comme validé lors de la session ordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0 sur 10,0. ******* En cas de perte du droit à l’évaluation continue, l’étudiant(e) devra obtenir une note de 10,0 sur 10,0 à l’examen de la session ordinaire pour valider la matière. +++SESSION EXTRAORDINAIRE+++ Si l'étudiant(e) ne réussit pas le cours lors de la session ordinaire, il/elle pourra le valider lors de la session extraordinaire. Lors de cette session, il n’y aura qu’une seule épreuve d’évaluation, consistant en un examen qui aura lieu pendant la période d’examens de la session extraordinaire, en juin-juillet (pour plus d’informations, consultez le campus virtuel), et au cours duquel l’ensemble des contenus enseignés dans le cours sera évalué. ***** Le cours sera considéré comme validé lors de la session extraordinaire si la note obtenue à cet examen est égale ou supérieure à 5,0 points sur 10,0. NOTES L’article 5 du décret royal 1125/2003, du 5 septembre, établit le système de notation applicable aux cours des formations relevant de l’Espace européen de l’enseignement supérieur. Ce système est le suivant : L’obtention des crédits correspondants implique la réussite aux examens ou aux épreuves d’évaluation associés. Le niveau d’apprentissage atteint par les étudiants sera exprimé par des notes numériques sur une échelle de 0 à 10, avec une décimale, auxquelles pourra s’ajouter la mention qualitative correspondante : - 0-4,9 : Échec (SS). - 5,0-6,9 : Admis (AP). - 7,0-8,9 : Bien (NT). - 9,0-10 : Très bien (SB). La mention « Mention d’honneur » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra pas dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l’année universitaire concernée, sauf si le nombre d’étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention d’honneur » pourra être attribuée. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie de base : 1.- Juan De Burgos Román Algèbre et géométrie. Définitions, théorèmes et résultats Éditions García Maroto. 2010. ISBN : 9788492976942 2.- Luis Merino et Evangelina Santos Algèbre linéaire avec des méthodes élémentaires Paraninfo. 2010. ISBN : 978-84-9732-4 Ouvrage complémentaire : 3.- Gilbert Strang Introduction à l'algèbre linéaire Wellesley Cambridge Press. 2008. ISBN : 8175968117 4.- Juan De Burgos Román Algèbre linéaire. 80 problèmes utiles García Maroto Editores. 2007. ISBN : 9788493601805 Autres : 5.- Eugenio Hernández Algèbre linéaire et géométrie 3e éd. ADDISON WESLEY. 2012. ISBN : 9788478291298 6.- Jesús Rojo Algèbre linéaire McGraw-Hill. 2001. ISBN : 8448130162 7.- Jesús Rojo Exercices et problèmes d'algèbre linéaire 2e éd. McGraw-Hill. 2005. ISBN : 8448198581 8.- Stanley I. Grossman et José Job Flores Algèbre linéaire McGraw-Hill. 2012. ISBN : 978-607-15-07 |
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| C0142306 | Structures de données et algorithmes I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Structures de données et algorithmes ICódigo: C0142306 Imprimir Cours 1. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Les objectifs de ce cours sont les suivants : 1) Comprendre le rôle et l'importance des structures de données : - Reconnaître l'importance de choisir et de concevoir des structures de données adaptées afin d'optimiser les performances des programmes. - Distinguer les différentes catégories de structures (linéaires, non linéaires, dynamiques, etc.) et leurs domaines d'application. 2) Concevoir, mettre en œuvre et manipuler des structures de données fondamentales : - Connaître et maîtriser les structures de base telles que les tableaux, les listes, les piles, les files d'attente, les arbres et les graphes. - Mettre en œuvre des opérations essentielles (insertion, suppression, parcours, recherche) en garantissant la robustesse et la clarté du code. 3) Analyser la complexité algorithmique : - Calculer et comparer la complexité temporelle et spatiale de différentes opérations et algorithmes. - Utiliser la notation Big O pour estimer les performances des solutions et proposer des améliorations. 4) Appliquer des méthodologies de résolution de problèmes algorithmiques : - Utiliser des techniques telles que la récursivité, la méthode « diviser pour régner » ou le backtracking pour résoudre des problèmes. - Choisir la stratégie algorithmique la plus adaptée en fonction du type de problème et des ressources disponibles. 5) Développer des compétences en programmation et adopter les bonnes pratiques : - Adopter un style de programmation clair, modulaire et bien documenté. - Effectuer des tests et des validations pour garantir l'exactitude et la fiabilité des implémentations. 6) Favoriser l'esprit critique et la capacité de décision : - Évaluer différentes approches de conception de structures et d’algorithmes afin de déterminer l’option la plus efficace. - Justifier le choix d’une structure ou d’un algorithme en fonction des exigences fonctionnelles, des contraintes de temps et d’espace, ainsi que des cas d’utilisation possibles. 7) Encourager la capacité d’apprentissage autonome et le travail d’équipe : - Participer à la résolution collaborative de projets, en échangeant des idées et en révisant le code de manière constructive. - Continuer à approfondir ses connaissances en matière de structures de données et d’algorithmes en consultant la bibliographie et des ressources externes. Prérequis Il est recommandé d’avoir suivi (au préalable) le cours « Fondements de la programmation et de l’informatique » ou un autre cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’études) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions dans le respect de contraintes temporelles ou économiques strictes. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des documents écrits et autres dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique approprié. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. CE14 - Développer et utiliser des outils de visualisation de grands volumes de données afin de pouvoir communiquer les résultats des analyses effectuées sur celles-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. Résultats d'apprentissage Ce cours partage des acquis d’apprentissage avec le cours « Structures de données et algorithmes II », bien qu’à un niveau élémentaire. Ces acquis d’apprentissage sont les suivants : - Utiliser des connaissances en algorithmique et en complexité algorithmique de base pour résoudre des problèmes pouvant se poser en ingénierie. - Identifier et proposer des solutions élémentaires aux problèmes d’efficacité des algorithmes. - Calculer l’efficacité d’algorithmes itératifs de base en appliquant les règles de calcul appropriées. - Concevoir et dimensionner des algorithmes de base pour des environnements de taille et de complexité variables. - Résoudre des problèmes pouvant se poser en ingénierie en appliquant de manière élémentaire des connaissances relatives à la structure et à la programmation des systèmes informatiques. Description du contenu 1. Introduction à l'efficacité des algorithmes - Concepts de base de la complexité algorithmique : notions de Big O, Big Theta et Big Omega. Évaluation de l’efficacité en termes de temps (opérations) et d’espace (mémoire). - Analyse de cas : pire cas, cas moyen et meilleur cas. Exemples pratiques d’algorithmes simples (recherche linéaire, recherche binaire) en Python pour illustrer les concepts. - Introduction à l’optimisation : identification des goulots d’étranglement dans le code Python et techniques d’optimisation de base. 2. Type de données abstrait (TDA) - Définition des TAD : compréhension de l’abstraction des données à travers des opérations définies (création, insertion, suppression, recherche, etc.), indépendamment de l’implémentation sous-jacente. - Exemples de TAD en Python : utilisation des classes, des méthodes et de l’encapsulation pour créer des TAD représentant des entités courantes (par exemple, les nombres complexes, les fractions, les polynômes). 3. TAD linéaires et associatifs - TAD linéaires : listes, piles et files d'attente. Analyse de leurs opérations fondamentales, de leur complexité et de leur application dans différents contextes d'ingénierie. - Implémentation en Python : listes (list), files d'attente et piles via collections.deque. - Structures de données associatives : tables de hachage (dictionnaires en Python) et ensembles (set). Analyse des collisions, des fonctions de hachage, ainsi que de la complexité moyenne et du pire cas. - Exemples pratiques : implémentation de structures personnalisées (piles et files d'attente spécifiques), évaluation des performances par rapport aux structures prédéfinies de Python. 4. Structures de données arborescentes - Concepts de base : arbres généraux, binaires, binaires de recherche, arbres équilibrés (AVL, Red-Black), etc. - Opérations fondamentales : insertion, suppression, parcours (inord, préord, postord), recherche et rééquilibrage. - Implémentation en Python : représentation des nœuds et des pointeurs, utilisation de classes pour encapsuler la logique. Analyse des cas d’utilisation courants (systèmes de fichiers, organisation hiérarchique des données). 5. Structures de données : Graphes - Représentation des graphes : matrice d’adjacence et listes d’adjacence. Avantages et inconvénients de chaque approche. - Trajets et algorithmes de base : recherche en largeur (BFS) et recherche en profondeur (DFS). Applications aux réseaux, aux cartes et à la résolution de problèmes d’itinéraires. - Introduction aux algorithmes plus avancés : chemins minimaux (Dijkstra, Floyd-Warshall), arbres d’expansion minimale (Kruskal, Prim), selon le champ d’application du cours. - Mise en œuvre en Python : utilisation de dictionnaires et de listes pour représenter la structure des graphes, ainsi que de fonctions permettant d'effectuer les parcours et les calculs. 6. Structures de données sur disque - Stockage persistant : concept des structures en mémoire secondaire (fichiers, bases de données, etc.) et leur impact sur l’efficacité. - Introduction aux index et aux arbres sur disque : B-tree, B+tree. Différences par rapport aux structures en mémoire principale et justification de leur conception. - Approche pratique en Python : utilisation de bibliothèques et de formats de stockage (par exemple, sqlite3, pickle) pour illustrer la gestion des données au-delà de la mémoire principale. 7. Application des structures de données à la résolution de problèmes - Intégration des contenus : développement de petits projets ou d’études de cas nécessitant la sélection et la mise en œuvre de diverses structures de données, avec analyse de leurs performances pour des entrées de tailles différentes. - Optimisation et refactorisation : pratiques d’amélioration du code, profilage d’algorithmes en Python (par exemple, avec la bibliothèque cProfile), et justification des modifications apportées. - Travail collaboratif : utilisation d’un système de gestion de versions (Git) et de méthodologies agiles simples (Scrum, Kanban) pour la réalisation de projets. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités de formation du cours, nécessitant la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- SESSION ORDINAIRE Lors de la session ordinaire, l’évaluation objective des acquis de l’étudiant se fera par le biais de l’évaluation continue. Pour pouvoir prétendre à l’évaluation continue, il est nécessaire, comme indiqué précédemment, d’avoir assisté à au moins 70 % des séances en présentiel (tant théoriques que pratiques). La pondération des activités d’évaluation continue se répartit comme suit : a) Travail pratique 1 (7,5 %). Critères d’évaluation : - Mise en œuvre correcte des structures de données de base (listes, piles, files d'attente, arbres) vues en cours. - Organisation et clarté du code, y compris l'utilisation appropriée des fonctions et le respect des bonnes pratiques de programmation. - Documentation du code (chaînes de documentation et commentaires) expliquant la logique des opérations de base (insertion, suppression, recherche) et les structures de données choisies. - Efficacité des opérations (analyse élémentaire de la complexité temporelle et/ou spatiale). b) Exercice pratique n° 2 (7,5 %). Critères d’évaluation : - Utilisation de techniques avancées ou de structures plus complexes (arbres équilibrés, tables de hachage, graphes, etc.), en justifiant ce choix en fonction des besoins du problème proposé. - Organisation et modularité correctes du code (séparation des responsabilités et utilisation de modèles adaptés). - Validation de la solution (tests fonctionnels, tests unitaires) et vérification de la bonne implémentation des structures. - Propreté, maintenabilité et lisibilité du code. c) Exercice final (15 %). Critères d’évaluation : - Intégration des différentes structures de données et des algorithmes étudiés tout au long du cours (par exemple, recherche et parcours dans des graphes, algorithmes de tri, structures hiérarchiques). - Conception d’une solution efficace et évolutive permettant de résoudre un problème plus complexe, en appliquant des stratégies d’optimisation et en sélectionnant de manière appropriée les structures et les algorithmes. - Qualité de la documentation du projet (fichier README détaillé, guides d'utilisation, références aux concepts théoriques). - Présentation des résultats (tests de performance, comparaison des complexités entre différentes approches et évaluation de l'évolutivité avec des tailles d'entrée croissantes). d) Épreuve partielle non libératoire (30 %). Critères d’évaluation : - Compréhension des principes fondamentaux des structures de données linéaires et non linéaires (listes, piles, files d’attente, arbres, graphes). - Capacité à concevoir et à proposer des solutions algorithmiques de base, en justifiant le choix de la structure de données appropriée. - Connaissance théorique de la complexité des opérations élémentaires (insertion, suppression, recherche) et de leurs implications sur les performances. - Résolution de problèmes et d'exercices courts axés sur l'application correcte des structures et des algorithmes à des cas d'utilisation simples. e) Épreuve finale portant sur l'ensemble du cours (40 %). Il s'agit de l'examen de session ordinaire, qui porte sur l'ensemble des contenus enseignés au cours du semestre. Critères d’évaluation : - Maîtrise complète des structures de données et des algorithmes abordés dans le cours : théorie, application, optimisation et choix approprié en fonction du contexte. - Capacité à analyser la complexité algorithmique (temporelle et spatiale) et à identifier les goulots d'étranglement potentiels dans la mise en œuvre des structures. - Application de modèles de conception ou de bonnes pratiques dans la résolution de problèmes plus complexes. - Questions tant conceptuelles que pratiques, mettant l’accent sur l’identification et la comparaison de différentes approches algorithmiques ainsi que sur leur optimisation. IMPORTANT : la moyenne entre les travaux pratiques, l’examen partiel et l’examen final ne sera calculée que si, pour chacune de ces activités d’évaluation, la note est égale ou supérieure à 4,0 sur 10,0. En cas de perte de l’évaluation continue due à un taux de présence inférieur à 70 % non justifié, la note finale du cours lors de la session ordinaire correspondra à 40 % de la note obtenue à l’examen final. SESSION EXTRAORDINAIRE Lors de la session extraordinaire, l'évaluation objective des acquis de l'étudiant se fera au moyen d'un examen unique portant sur l'ensemble du cours, dont la part dans la note finale sera donc de 100 %. Critères d’évaluation : L'examen comprendra des questions théoriques et pratiques portant sur l'ensemble du programme, notamment : - Les concepts fondamentaux relatifs aux structures de données de base et avancées (listes, files d'attente, piles, arbres, graphes, tables de hachage). - Techniques de conception et d’analyse d’algorithmes (récursivité, « diviser pour régner », algorithmes gloutons, etc.). - Cas d'utilisation des structures dans des problèmes courants (tri, recherche, chemins dans des graphes, etc.). - L'évaluation de la complexité et la justification des choix de conception. - Seront évaluées la solidité conceptuelle, la capacité à résoudre des problèmes complexes et la clarté dans la justification des solutions proposées. - Une note minimale de 5 sur 10 est requise pour valider le cours. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser Structures de données et algorithmes en Python Wiley. 2013. ISBN : 978-1-118-293 2.- Walter Bel Algorithmes et structures de données en Python Éditions UADER. 2020. ISBN : 978-950-9581- Complémentaire : 3.- Mariona Nadal Structures de données et algorithmes Anaya Multimedia. 2022. ISBN : 978-84-415-45 Autres : 4.- Kent D. Lee et Steve Hubbard Structures de données et algorithmes avec Python Springer. 2015. ISBN : 978-331913071 |
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| C0142307 | Principes physiques de l'ingénierie | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Principes physiques de l'ingénierieCódigo: C0142307 Imprimir Cours 1. Matière du deuxième semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs La conception de circuits électriques, et en particulier de circuits logiques, qui permettent le traitement, le stockage et la transmission d’informations, est essentielle tant en informatique classique qu’en informatique quantique. Cette conception repose non seulement sur les applications pratiques de l’électromagnétisme, mais aussi et surtout sur l’utilisation de dispositifs à semi-conducteurs, mise en œuvre technologique de la physique des solides, branche de la physique de la matière condensée qui s’inspire, à son tour, d’autres branches de la physique telles que la mécanique quantique. Dans le cadre de ce cours, qui s’inscrit dans la matière « Physique » du module de formation de base du cursus, une analyse détaillée des fondements physiques de l’électronique informatique ainsi que des circuits logiques de base est effectuée, dans le but de permettre à l’étudiant·e de mieux comprendre l’informatique. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB1 - Les étudiants doivent avoir démontré qu’ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d’étude qui s’appuie sur les bases de l’enseignement secondaire général, et qui se situe généralement à un niveau qui, bien qu’il s’appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects nécessitant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d’étude. CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE10 - Maîtriser les concepts fondamentaux de l’électromagnétisme et de la théorie des circuits pour résoudre des problèmes propres à l’ingénierie. Résultats d'apprentissage • Résout des problèmes portant sur les fondements physiques de l'informatique, de complexité variable • Applique les connaissances acquises à des situations réelles • Réalise et vérifie des expériences sur des cas concrets • Réalisation de travaux de recherche sur des thèmes spécifiques. Description du contenu o Thème 1 : Introduction. o Thème 2 : Champ électrostatique. o Thème 3 : Champ magnétostatique. o Thème 4 : Induction électromagnétique ; circuits élémentaires en courant continu et en courant alternatif. o Thème 5 : Dispositifs à semi-conducteurs. o Thème 6 : Circuits logiques. o Thème 7 : Principes fondamentaux des circuits intégrés. o Thème 8 : Circuits séquentiels et combinatoires. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités de formation du cours, nécessitant la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- Le processus d’évaluation consistera à évaluer le degré d’acquisition, par l’étudiant·e, des compétences associées à la matière. SESSION ORDINAIRE Lors de la session ordinaire, l’évaluation objective de l’étudiant consistera en un processus d’évaluation continue et en un examen final. L'évaluation continue comprendra les épreuves suivantes : • Portefeuille : individuel, comptant pour 10 % de la note finale. Il consistera à résoudre différents problèmes tout au long de la période d'enseignement. • Examen partiel : il comptera pour 30 % de la note finale. Sa réalisation ne réduira ni n’éliminera aucune partie du contenu de l’examen final. La date sera communiquée suffisamment à l’avance. Quant à l’examen final, il s’agit de l’examen de session ordinaire, au cours duquel l’ensemble des contenus du cours sera évalué. Sa part dans la note finale sera de 60 %. La moyenne pondérée ne sera calculée que si la note de l’évaluation continue et celle de l’examen final sont, dans les deux cas, égales ou supérieures à 4,0. La note de l’évaluation continue résultera de la pondération du portfolio et de l’examen partiel. Par ailleurs, seuls les examens pourront faire l’objet d’une révision. » Pour que l’étudiant(e) puisse bénéficier de l’évaluation continue, un taux de présence minimum de 70 % aux heures de cours programmées (SESSION, TRAVAIL) sera exigé. Si le taux de présence est inférieur à 70 % sans motif valable, la matière devra être validée par un examen final lors d’une session officielle (ordinaire ou extraordinaire). Lors d’une session ordinaire, la note finale correspondra à 60 % de la note obtenue à cet examen. Le cours est considéré comme validé lors de la session ordinaire lorsque la note finale est égale ou supérieure à 5,0. SESSION ORDINAIRE Lors de la session extraordinaire, l’évaluation objective de l’étudiant consistera en un examen unique portant sur l’ensemble du contenu de la matière, comptant pour 100 % de la note finale. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie Ouvrages de référence : 1.- Antonio M. Criado et Fabián Frutos Introduction aux fondements physiques de l'informatique Paraninfo. 1999. ISBN : 8428326061 2.- Wolfgang Bauer et Gary D. Westfall Physique pour l'ingénierie et les sciences (tome 2) McGraw-Hill. 2011. ISBN : 978-607-15-05 Complémentaire : 3.- Hugh D. Young et Roger A. Freedman (Francis Sears et Mark Zemansky) Physique universitaire (tome 2) 12e éd. Addison-Wesley. 2009. ISBN : 9780321501219 |
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| C0142308 | Fondements mathématiques de l'ingénierie II | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fondements mathématiques de l'ingénierie IICódigo: C0142308 Imprimir Cours 1. Matière du deuxième semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours, qui, avec « Fondements mathématiques de l'ingénierie I », constitue la matière « Analyse mathématique I », appartenant au module de formation de base du cursus, a pour objectif de présenter les fondements de l'intégration de Riemann en une dimension, ainsi que d'approfondir l'étude des séries de puissances et du concept d'approximation polynomiale des fonctions. Prérequis Bien qu’aucun prérequis n’ait été défini, il est recommandé d’avoir suivi (au préalable) le cours « Fondements mathématiques de l’ingénierie I » ou un autre cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB1 - Les étudiants doivent avoir démontré qu’ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d’étude qui s’appuie sur les bases de l’enseignement secondaire général et se situe généralement à un niveau qui, bien qu’il s’appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects impliquant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d’étude. CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité d’énoncer des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. Acquis d'apprentissage - Connaît les principaux théorèmes de base relatifs aux suites et séries de fonctions. - Connaît les principaux théorèmes de base du calcul intégral des fonctions réelles. - Calcule des primitives et des intégrales impropres. - Maîtrise et applique ses connaissances en analyse mathématique pour résoudre des problèmes pouvant se poser en ingénierie. Description du contenu Thème 0. Fonctions élémentaires Thème 1. Intégrale de Riemann. Thème 2. Techniques d'intégration. Thème 2. Techniques d'intégration. Thème 4. Approximation polynomiale des fonctions : théorème de Taylor. Thème 5. Séries et suites. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux disciplines composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., dans le cadre d’un travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités de formation du cours, nécessitant la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- Le système d’évaluation de la SESSION ORDINAIRE se présente comme suit : - Évaluation continue (50 %) : + Remise d’exercices (10 %). + Épreuves en groupe (20 %). + Épreuve partielle non libératoire (20 %). - Examen final (50 %) : il s'agit de l'examen de la session ordinaire, qui porte sur l'ensemble du cours. Une note minimale de 4,0 sur 10,0 est requise à cet examen pour que la note soit prise en compte dans la moyenne avec l'évaluation continue. Dans ce cas, la moyenne est calculée même si l'évaluation continue est insuffisante. En cas de perte de l’évaluation continue due à un taux de présence inférieur à 70 % non justifié, la note finale du cours lors de la session ordinaire correspondra à 50 % de la note obtenue à l’examen final. Le système d’évaluation de la SESSION EXTRAORDINAIRE se présente comme suit : - Examen portant sur l'ensemble du cours (100 %). Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie Ouvrages de référence : 1.- Michael Spivak Calcul infinitésimal 2e éd. Reverté. 1988. ISBN : 8429151362 Complémentaire : 2.- Roland E. Larson, Robert P. Hostetler, Bruce H. Edwards Calcul et géométrie analytique (tome 1) McGraw-Hill. 2010. ISBN : 8448122291 |
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| C0142309 | Logique et mathématiques discrètes | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Logique et mathématiques discrètesCódigo: C0142309 Imprimir Cours 1. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Bien que ce cours aborde plusieurs thèmes indépendants les uns des autres, les objectifs sont pratiquement les mêmes pour chacun d'entre eux. Les voici : - Savoir démontrer avec rigueur et en utilisant la logique. - Savoir utiliser des ensembles discrets tels que les entiers, les congruences modulo n ou les graphes. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d'appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s'expriment généralement par l'élaboration et la défense d'arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d'étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité d’énoncer des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. Résultats d'apprentissage - Résoudre des problèmes logiques de complexité variable. - Résout des problèmes de mathématiques discrètes de complexité variable. - Applique les connaissances acquises à des situations réelles Description du contenu Afin de mieux adapter les contenus à la durée du cours, ceux-ci ont été divisés en quatre grands thèmes ou blocs : 1) Théorie des ensembles : introduction à la logique formelle, à l'algèbre de Boole et aux relations binaires. 2) Les nombres entiers : résoudre des équations avec des nombres entiers à l'aide de l'algorithme d'Euclide et effectuer des opérations modulo n. 3) Combinatoire : variations, permutations et combinaisons avec et sans répétition. 4) Théorie des graphes : étude de trois problèmes : quand deux graphes sont-ils identiques ? Quand un graphe est-il plat ? Y compris la formule d’Euler et, enfin, étude des chemins eulériens et hamiltoniens. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités de formation du cours, nécessitant la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- SESSION ORDINAIRE Une évaluation continue sera mise en place, consistant en un contrôle à l’issue de chacun des 4 blocs de contenu, chacun d’entre eux comptant pour 10 % de la note finale du cours lors de la session ordinaire. En aucun cas, ces contrôles ne dispensent de la matière. À l’issue de la période de cours, l’examen de la session ordinaire (examen final) aura lieu, avec une pondération de 60 % restants. Cet examen porte sur l’ensemble du cours. De plus, pour que la moyenne soit prise en compte avec l’évaluation continue, il est nécessaire d’obtenir au minimum 4,0 sur 10,0 à cet examen. Dans ce cas, la moyenne est calculée même si l’évaluation continue a donné lieu à un échec. En cas de perte de l'évaluation continue due à un taux de présence inférieur à 70 % non justifié, la note finale de la matière lors de la session ordinaire correspondra à 60 % de la note obtenue à l'examen final. SESSION EXTRAORDINAIRE Lors de la session extraordinaire, la note finale de la matière correspondra à celle obtenue à l’examen de cette session, examen au cours duquel l’ensemble des contenus enseignés sera évalué. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- José Dorronsoro, Eugenio Hernández Nombres, groupes et anneaux Addison-Wesley / UAM. 1996. ISBN : 0201653958 |
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| C0142608 | Principes fondamentaux de chimie | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Principes fondamentaux de chimieCódigo: C0142608 Imprimir Cours 1. Matière du deuxième semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs Les objectifs fixés pour le cours « Fondements de la chimie » du cursus de licence en physique respectent l’égalité effective entre les femmes et les hommes, conformément à la loi organique n° 3/2207 du 22 mars, ainsi que les principes d’égalité des chances, de non-discrimination et d’accessibilité universelle des personnes en situation de handicap, tels qu’établis par la loi n° 51/2203 du 2 décembre, et favorisent la promotion de l’éducation à la paix, à la non-violence et aux droits de l’homme, comme le prévoit la loi n° 27/2005 du 30 novembre. Les objectifs spécifiques proposés pour le cours « Fondements de la chimie » sont les suivants : Dispenser une formation scientifique, en mettant particulièrement l’accent sur la chimie, afin de permettre l’étude des matières technologiques. Assurer l’acquisition de compétences et d’aptitudes transversales permettant et favorisant la mise en pratique des connaissances acquises. Développer la capacité d’innovation et de diffusion des découvertes scientifiques. Susciter la nécessité de maintenir un engagement éthique tant sur le plan professionnel que social. Prérequis Aucun prérequis. Compétences RK2 Comprendre des phénomènes de nature physique différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes RS2 Réaliser des calculs, des évaluations, des études, des rapports et des tâches afin de produire un travail de qualité dans le domaine de la physique. RS3 Estimer des ordres de grandeur pour interpréter des phénomènes de laboratoire dans le domaine de la physique et de ses disciplines, ainsi qu’en chimie. Résultats d'apprentissage RA1 Énumérer, à un niveau élémentaire, les principes qui expliquent les propriétés physico-chimiques de la matière. RA2 Formuler et nommer des composés inorganiques simples. RA3 Décrire les principaux mécanismes impliqués dans une réaction chimique, identifier différents types de réactions, déterminer les quantités de substances réactives et utiliser les potentiels thermodynamiques pour caractériser la réaction sur le plan énergétique. RA4 Détermine les mécanismes responsables de l’équilibre chimique et explique comment agissent les paramètres dont il dépend. RA5 Détermine l’acidité d’un milieu. RA6 Identifie certains des principaux groupes fonctionnels organiques et détermine leurs réactions chimiques les plus importantes. RA7 Analyse, évalue et interprète les résultats obtenus lors de la résolution de problèmes. Description des contenus - Atomes et liaison chimique. Formulation et nomenclature inorganiques. Forces intermoléculaires. - États d'agrégation de la matière et diagramme de phases. Principes fondamentaux de la thermochimie. Mélanges. Solutions. - Réaction chimique : mécanismes et vitesses ; stœchiométrie. - Équilibre chimique : constantes ; principe de Le Chatelier. Équilibre de solubilité. Acides et bases. - Réactions d'oxydoréduction et d'électrochimie. Introduction à la chimie organique. - Réactions d'oxydation-réduction et électrochimie. Introduction à la chimie organique. Activités pédagogiques AP1.- Cours magistraux participatifs AP2.- Séminaires ou cours d'application pratique AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) AP4. – Travail autonome AP5. – Tutorat AP6. – Évaluations des connaissances AP10.- Activités en ateliers et/ou laboratoires Système et critères d'évaluation SESSION ORDINAIRE Les deux parties, chimie et physique : même système d’évaluation. La moyenne pondérée des deux parties doit être égale à 5 (avec une note minimale de 4 dans chacune d’elles pour que la moyenne soit prise en compte) pour valider le cours. IL NE SERA PAS POSSIBLE D'ÊTRE DISPENSÉ DE LA MATIÈRE GRÂCE AUX ÉPREUVES PARTIELLES. A) ÉVALUATION CONTINUE avec travaux de groupe - 15 % de travaux pratiques. Note minimale de 5,0 points pour valider. - 10 % : premier examen partiel, considéré comme un travail de groupe - 5 % d’activités en classe (travaux de groupe sur la plateforme en ligne) - 5 % : examen de formulation en chimie inorganique - 5 % : examen de formulation en chimie organique B) EXAMEN FINAL - Deux parties (chimie et physique) - L'étudiant devra se présenter à l'examen ordinaire correspondant aux parties de chimie et de physique. - En cas d'échec à l'examen de laboratoire portant sur l'une des formulations de chimie organique ou inorganique, il sera également possible de rattraper cette épreuve lors de cet examen final. - Pour le calcul de la note finale, la note obtenue lors des activités du cours sera prise en compte. SESSION EXTRAORDINAIRE Lors de l'examen final de session extraordinaire, l'ensemble de la matière (chimie, physique et travaux pratiques) sera évalué et la note de cet examen correspondra à 100 % de la note finale de la matière. |
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| C0142609 | Techniques expérimentales de base | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Techniques expérimentales de baseCódigo: C0142609 Imprimir Cours 1. Matière du deuxième semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs Réaliser des mesures en laboratoire en suivant des protocoles établis, impliquant l'étalonnage des instruments, l'estimation des incertitudes systématiques et aléatoires ainsi que l'identification de stratégies pour les éliminer, la collecte de données et leur traitement mathématique. Établir les protocoles de mesure, notamment ceux relatifs à la sécurité de l'expérimentateur. Rédiger des rapports relatifs aux processus de mesure, à l'analyse des résultats et aux conclusions tirées. Prérequis Aucun prérequis. Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié RS3 Estimer les ordres de grandeur pour interpréter les phénomènes observés en laboratoire dans le domaine de la physique et de ses disciplines, ainsi qu'en chimie. RS4 Appliquer les méthodes mathématiques et numériques à la modélisation et à la résolution explicite de problèmes de physique et de ses disciplines connexes, en sélectionnant les outils appropriés et en interprétant les résultats. RS5 Utiliser des instruments électroniques et/ou des outils informatiques adaptés à la modélisation pour la recherche de solutions à des problèmes physiques. RC1 Travailler de manière autonome à la gestion de projets liés aux différents domaines de la physique Résultats d'apprentissage RA9 Effectuer des mesures en laboratoire en suivant les protocoles établis, ce qui implique l’étalonnage des instruments, l’estimation des incertitudes systématiques et aléatoires en identifiant des stratégies d’élimination, la collecte de données et leur traitement mathématique. RA10 Respecter les protocoles de prise de mesures, en particulier ceux relatifs à la sécurité de l’expérimentateur. RA11 Rédige des rapports relatifs aux processus de mesure, à l’analyse des résultats et aux conclusions tirées. Description des contenus - Nature des phénomènes physiques et leur mesure. - Traitement des données expérimentales et calcul des erreurs. - Travaux pratiques de physique générale liés aux cours « Fondements de la physique I » et « Fondements de la physique II » Activités pédagogiques AP1.- Cours magistraux participatifs AP2. – Séminaires ou cours d’application pratique AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) AP4. - Travail autonome AP5. – Tutorat AP6. – Évaluations des connaissances AP10.- Activités en ateliers et/ou laboratoires Système et critères d'évaluation Session ordinaire TRÈS IMPORTANT : pour que l’étudiant puisse bénéficier des avantages de l’évaluation continue lors de la session ordinaire, il devra justifier d’un taux de présence d’au moins 70 % aux heures de cours programmées (SESSION, TRAVAUX). Système d’évaluation Pondération SE1.- Activités pratiques (résolution de cas, de problèmes et de défis, réalisation de projets, exposés oraux, débats, etc.) 10 SE2.- Épreuves finales de connaissances (avec une note minimale de 4/10 pour pouvoir établir une moyenne avec les autres systèmes d’évaluation) 50 SE3.- Cahier de travaux pratiques de laboratoire (l’étudiant doit remettre les comptes rendus fournis concernant les travaux pratiques effectués afin qu’ils soient évalués) 40 Session de rattrapage La note finale du cours correspondra à 100 % de la note obtenue à cet examen |
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| TOTAL: | 42 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Deuxième année
PREMIER TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0242300 | Calcul différentiel | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Calcul différentielCódigo: C0242300 Imprimir Cours 2. Matière du premier semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours, qui, avec le cours de Calcul intégral, constitue la matière « Analyse mathématique II », faisant partie du module de formation de base du cursus, vise non seulement à permettre à l’étudiant de connaître les principaux théorèmes relatifs au calcul différentiel des fonctions à plusieurs variables, mais aussi à lui faire comprendre le calcul différentiel d’un point de vue conceptuel et à lui permettre de l’appliquer à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. Prérequis Aucun n’a été défini, bien qu’il soit fortement recommandé d’avoir suivi (au préalable) les cours « Fondements mathématiques de l’ingénierie I et II » ou d’autres cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB1 - Les étudiants doivent avoir démontré qu’ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d’étude qui s’appuie sur les bases de l’enseignement secondaire général, et qui se situe généralement à un niveau qui, bien qu’il s’appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects impliquant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d’étude. CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité d’énoncer des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. Résultats d'apprentissage - Connaît les principaux concepts topologiques dans Rn. - Connaît les principaux théorèmes de base relatifs aux limites, à la continuité, à la dérivabilité et au calcul différentiel des fonctions à plusieurs variables. - Calcule les dérivées directionnelles et partielles, les gradients et les hessiens. - Applique ces résultats au calcul des maxima et minima relatifs et conditionnels. - Utilise les théorèmes de la fonction implicite et inverse pour résoudre des problèmes liés au génie mathématique. Description du contenu Le cours aborde les thèmes suivants : 1. Concepts topologiques de R^n. 2. Limites et continuité des fonctions à plusieurs variables. 3. Dérivées et différentiabilité des fonctions à plusieurs variables. 4. Dérivées d'ordre supérieur et théorème de Taylor. 5. Extrêmes des fonctions à plusieurs variables. 6. Théorèmes de la fonction inverse et de la fonction implicite. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SYSTÈMES D’ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l'étudiant doit répondre à diverses questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas abordés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. Ces systèmes contribuent, à des degrés divers, à l'évaluation des compétences de base et générales (CB1 à CB4), transversales (CT2) et spécifiques (CE1 à CE4) attribuées à ce cours. Le processus d’évaluation consistera à vérifier et à évaluer l’acquisition des compétences par l’étudiant. CRITÈRES D’ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation décrits ci-dessus se concrétisent par les critères d’évaluation suivants. Il existe deux sessions officielles : ordinaire et extraordinaire. +++SESSION ORDINAIRE+++ La note finale de cette session correspond à la moyenne pondérée d’un ensemble d’épreuves d’évaluation détaillées ci-dessous : - SE1 : Remise des exercices, représentant 15 % de la note finale. - SE2 : Remise d’un travail, représentant 15 % de la note finale. - SE3 : deux examens partiels, comptant chacun pour 15 % de la note finale, qui auront lieu pendant la période de cours, et un examen final (l’examen de la session ordinaire), comptant pour 40 %. Pour que l'évaluation continue (composée des rendus d'exercices et du mémoire, ainsi que des deux examens partiels) soit prise en compte, les étudiants devront obtenir une note égale ou supérieure à 4,0 à l'examen final de la session ordinaire. Dans le cas contraire, leur note correspondra directement à celle obtenue à cet examen. Le cours est considéré comme validé lors de la session ordinaire si la note obtenue conformément aux indications ci-dessus est égale ou supérieure à 5,0. +++SESSION EXTRAORDINAIRE+++ Si le cours n’a pas été validé lors de la session ordinaire, l’étudiant pourra se présenter à la session extraordinaire. La session extraordinaire aura lieu pendant la période d'examens de juillet (pour plus d'informations, consultez le calendrier académique). Elle consiste en un examen unique portant sur l'ensemble du programme de la matière. La matière est considérée comme validée lors de la session extraordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. NOTES L'article 5 du décret royal 1125/2003, du 5 septembre, établit le système de notation applicable aux matières des cursus relevant de l'Espace européen de l'enseignement supérieur. Ce système est le suivant : L’obtention des crédits correspondants implique la réussite aux examens ou aux épreuves d’évaluation associés. Le niveau d'apprentissage atteint par les étudiants sera exprimé par des notes numériques sur une échelle de 0 à 10, avec une décimale, auxquelles pourra s'ajouter la mention qualitative correspondante : - 0-4,9 : Échec (SS). - 5,0-6,9 : Admis (AP). - 7,0-8,9 : Bien (NT). - 9,0-10 : Très bien (SB). La mention « Mention d’honneur » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra pas dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l’année universitaire concernée, sauf si le nombre d’étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention d’honneur » pourra être attribuée. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Jerrold E. Marsden Elementary Classical Analysis W. H. Freeman and Company. 1974. ISBN : 0716721058 Complémentaire : 2.- Jerrold E. Marsden, Anthony J. Tromba Calcul vectoriel 3e éd. Addison-Wesley Iberoamericana. 1991. ISBN : 0201629356 Autres : 3.- James R. Munkres Analyse sur les variétés Addison-Wesley. 1991. ISBN : 0201315963 4.- Michael Spivak Calcul sur les variétés Addison-Wesley. 1971. ISBN : 9780805390216 |
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| C0242301 | Équations différentielles et équations aux différences finies | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Équations différentielles et équations aux différences finiesCódigo: C0242301 Imprimir Cours 2. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours vise à contribuer au développement des compétences de l'étudiant et, en particulier, à le familiariser avec les différentes techniques de résolution analytique des équations différentielles ordinaires et des équations aux différences les plus importantes. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois fortement recommandé d’avoir suivi ou d’être en train de suivre les cours de calcul différentiel et intégral à une et plusieurs variables réelles. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d'appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s'expriment généralement par l'élaboration et la défense d'arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d'étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité à formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, à construire des démonstrations et à transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. Résultats d'apprentissage - Reconnaît et résout, à l’aide de différentes méthodes, des équations différentielles et des systèmes d’équations linéaires. - Connaît le comportement qualitatif et les diagrammes de phases des solutions. - Applique des méthodes numériques élémentaires à la résolution d’équations différentielles. - Maîtrise les concepts de base des équations aux différences finies, de la stabilité et du comportement asymptotique dans les systèmes linéaires. - Linéarise et étudie l'équilibre des systèmes non linéaires. - Connaît les modèles logistiques. Description du contenu o Introduction aux équations différentielles : solution générale et problèmes à valeur initiale. o Équations différentielles et systèmes d’équations linéaires du premier ordre. o Équations linéaires d’ordre supérieur. o Structure de l'ensemble des solutions. Matrices fondamentales d'un système linéaire homogène. o Méthode de variation des constantes. o Exponentielle d’une matrice. o Résolution d’équations différentielles d’ordre supérieur à coefficients constants. o Comportement qualitatif des solutions d’un système d’équations à coefficients constants. o Diagramme de phases des systèmes plans. o Transformée de Laplace et méthode des séries de puissances pour la résolution d’équations différentielles et de systèmes linéaires. o Notions de base sur les équations aux différences. o Systèmes linéaires : stabilité et comportement à long terme. o Systèmes non linéaires : équilibres et linéarisation. o Modèle logistique : bifurcations et transition vers le chaos. o Applications de la théorie du signal au traitement d'images et à la compression audio. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Le processus d’évaluation consistera à vérifier et à évaluer l’acquisition des compétences par l’étudiant. SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l'étudiant doit répondre à diverses questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. Ces systèmes contribuent, à des degrés divers, à l'évaluation des compétences de base (CB2 à CB5), générales (CG2 et CG3), transversales (CT1 à CT3) et spécifiques (CE1 à CE5, CE7 et CE8) attribuées à ce cours. SESSION ORDINAIRE : La note finale de la session ordinaire sera calculée en pondérant les exercices/travaux écrits et les examens selon la répartition suivante : - 60 % de la note obtenue à l’examen final (examen de la session ordinaire). - 20 % de la note obtenue lors d’un examen partiel pendant la période de cours. - 20 % de la note obtenue lors de la réalisation de deux devoirs à rendre pendant la période de cours. Pour que la note d'évaluation continue puisse être prise en compte, il est nécessaire d'obtenir au minimum 3,5 à l'examen final. SESSION EXTRAORDINAIRE : La session extraordinaire consiste en la passation d’un examen final portant sur l’ensemble du cours. La note de la session extraordinaire sera calculée comme suit : - 100 % de la note de l'examen théorique/pratique. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Dennis G. Zill Équations différentielles et applications à la modélisation Cengage Learning. 2019. ISBN : 6075266313 2.- Frank Ayres, Jr. Équations différentielles McGraw-Hill. 1996. ISBN : 970 10 0004 8 3.- M. Braun Équations différentielles et leurs applications Groupe éditorial Iberoamerica. 1983. ISBN : 968 7270 58 6 |
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| C0242302 | Statistiques appliquées / Applied Statistics | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Statistiques appliquées / Applied StatisticsCódigo: C0242302 Imprimir Cours 2. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours, qui, avec Statistiques I, constitue la matière « Statistiques » relevant du module de formation de base du cursus, vise non seulement à permettre à l'étudiant de connaître les principaux théorèmes fondamentaux des statistiques et leurs applications, mais aussi à lui faire comprendre le calcul matriciel d'un point de vue conceptuel et à lui permettre de l'appliquer à la résolution de problèmes d'ingénierie. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini, mais il est indispensable d’avoir suivi (au préalable) le cours « Analyse statistique » ou un autre cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’études. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions dans le respect de contraintes temporelles ou économiques strictes. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des documents écrits et autres dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité de formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE12 - Maîtriser et appliquer les concepts de statistique et d’inférence statistique à de grands ensembles de données. Acquis d'apprentissage - Connaît les principes de base de la conception d’expériences et des modèles de régression. - Applique diverses techniques et divers modèles pour l'analyse de données multivariées. - Maîtrise les éléments du contrôle qualité. - Utilise l'analyse et les modèles de base des séries chronologiques pour résoudre des problèmes d'ingénierie présentant différents niveaux de difficulté. - Maîtrise les logiciels statistiques et sait interpréter leurs résultats. Description du contenu Plans d'expériences. • Plans d'expériences. • Stratégie d'expérimentation • Expérience à un seul facteur randomisée • Analyse de variance • Détermination de la taille de l'échantillon pour une expérience à un seul facteur randomisée Technique de régression • Régression linéaire • Régression non linéaire • Régression linéaire multiple Analyse inférentielle multivariée et techniques multivariées • Distributions multidimensionnelles • Propriétés des estimateurs • Estimation du maximum de vraisemblance • Obtention d’un estimateur d’une distribution • Obtention des estimateurs multivariés pour µ • Obtention des estimateurs de maximum de vraisemblance pour θ • Détermination des estimateurs de maximum de vraisemblance pour σ • Distribution multidimensionnelle • Analyse inférentielle multivariée • Techniques multivariées • Régression linéaire multiple Contrôle des processus : analyse de la qualité • Contrôle statistique de la qualité • Contrôle statistique des processus Séries chronologiques. Modèles de base • Représentation • Classification des mouvements caractéristiques d’une série chronologique • Estimation des tendances • Mouvements caractéristiques d'une série chronologique • Estimation des variations saisonnières • Prévision Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques d’un niveau de difficulté croissant permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE Évaluation continue : - (15 % de la note) Premier examen partiel. - (15 % de la note) Deuxième examen partiel. - (30 %) Participation active. Résolution d'exercices. - (40 %) Examen final. L'absence à plus de 70 % des activités pédagogiques du cours entraînera la perte du droit à l'évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l'examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l'université constituera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage qui lui correspond selon le programme du cours. SESSION EXTRAORDINAIRE Dans ce cas, la note du cours correspondra à celle obtenue à l’examen de la session extraordinaire. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. Multivariate Data Analysis (8e éd.) Cengage. 2019. ISBN : 978-1-292-314 2.- Montgomery, D. C. Conception et analyse d'expériences (9e éd.) Wiley. 2017. ISBN : 978-1-119-469 3.- Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. Introduction à l'analyse de régression linéaire (6e éd.) Wiley. 2021. ISBN : 978-1-119-648 4.- Montgomery, Douglas C. Probabilités et statistiques appliquées à l'ingénierie : McGraw-Hill. 1996. ISBN : 9701010175 5.- Rencher, A. C., & Christensen, W. F. Méthodes d'analyse multivariée (3e éd.). Wiley. 2012. ISBN : 978-0-470-380 6.- Rob J. Hyndman et George Athanasopoulos Forecasting: Principles and Practice (3e édition, 2021) Otexts. 2021. ISBN : 0987507133 7.- Ruiz-Maya Pérez, Luis Statistiques II : inférence 2e éd. Madrid : AC, 2003. 2003. ISBN : 8472881962 8.- Visauta Vinacua, Bienvenido Analyse statistique avec SPSS pour Windows 2e éd. : McGraw-Hill. 2003. ISBN : 8448139933 |
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| C0242303 | Structures de données et algorithmes II / Data Structures and Algorithms II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Structures de données et algorithmes II / Data Structures and Algorithms IICódigo: C0242303 Imprimir Cours 2. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Les objectifs de ce cours sont les suivants : 1) Mettre en pratique les connaissances en algorithmique et en complexité algorithmique - Développer la capacité à utiliser les principes de la complexité et de l'analyse des algorithmes pour résoudre des problèmes d'ingénierie, en sélectionnant les techniques appropriées qui optimisent les performances et les ressources informatiques. 2) Identifier et proposer des solutions à des problèmes d’efficacité - Renforcer la capacité à détecter les goulots d'étranglement ou les inefficacités dans la conception et l'exécution d'algorithmes, en proposant des améliorations fondées sur l'analyse de la complexité et le choix de structures de données adaptées. 3) Calculer l’efficacité des algorithmes itératifs en appliquant des règles de calcul - Perfectionner la capacité à estimer le coût de calcul des algorithmes itératifs (en termes de temps et d’espace), en utilisant les notations et les méthodes de calcul de la complexité appropriées (par exemple, les notations Big-O et Big-Theta). 4) Concevoir et dimensionner des algorithmes pour des environnements de taille et de complexité variables - Développer la capacité à concevoir des stratégies algorithmiques, en adaptant leur structure et leurs méthodes d’exécution à des contextes présentant différents volumes de données et différentes exigences de performance. 5) Résoudre des problèmes d’ingénierie en appliquant des connaissances en structure et en programmation de systèmes - Permettre à l'étudiant d'aborder et de résoudre des problèmes complexes, en combinant efficacement des techniques d'analyse, de conception d'algorithmes et d'application des principes de programmation en Python ou dans d'autres langages utilisés dans le milieu professionnel. Prérequis Il est indispensable d’avoir suivi (au préalable) les cours « Fondements de la programmation et de l’informatique » et « Structures de données et algorithmes I », ou d’autres cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’études) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions dans le respect de contraintes temporelles ou économiques strictes. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des documents écrits et autres dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique approprié. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. CE14 - Développer et utiliser des outils de visualisation de grands volumes de données afin de pouvoir communiquer les résultats des analyses effectuées sur celles-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. Résultats d'apprentissage Ce cours partage des acquis d’apprentissage avec le cours « Structures de données et algorithmes I », bien qu’à un niveau avancé. Ces acquis d’apprentissage sont les suivants : - Utiliser ses connaissances en algorithmique et en complexité algorithmique pour résoudre des problèmes pouvant se poser en ingénierie. - Identifier et proposer des solutions complexes aux problèmes d’efficacité des algorithmes. - Calculer l’efficacité d’algorithmes itératifs complexes en appliquant les règles de calcul appropriées. - Concevoir et dimensionner des algorithmes complexes pour des environnements de taille et de complexité variables. - Résoudre des problèmes pouvant se poser en ingénierie en appliquant de manière approfondie des connaissances relatives à la structure et à la programmation des systèmes informatiques. Description du contenu 1. Analyse de l'efficacité des algorithmes - Concepts fondamentaux : complexité temporelle (notations Big-O, Big-Theta, Big-Omega) et complexité spatiale. - Outils d'analyse : récursivité, itérations et leur impact sur les performances. - Exemples pratiques en Python : mesure empirique du temps d'exécution (utilisation de modules tels que time et timeit) et optimisation préliminaire du code. 2. Conception d'algorithmes - Méthodologie de conception : identification du problème, définition des étapes et structuration de la solution (pseudo-code et organigrammes). - Bonne utilisation des structures de données : listes, dictionnaires, files d’attente, piles, arbres (en fonction de la complexité requise). - Vérification et tests en Python : utilisation de unittest et/ou pytest pour garantir l'exactitude et la robustesse de la solution. 3. Étude des techniques algorithmiques 3.1 Algorithmes gloutons (greedy) - Principes de base : sélection de la meilleure option locale dans l’espoir d’obtenir la meilleure solution globale. - Implémentations classiques en Python : change de devises, problème du sac à dos fractionnaire, chemins les plus courts (algorithmes de Prim/Kruskal pour les graphes). - Analyse des cas dans lesquels l'approche gloutonne fonctionne et de ceux où elle échoue. 3.2 Diviser pour régner (Divide and Conquer) - Stratégie de base : décomposer le problème en sous-problèmes plus petits, les résoudre et combiner les résultats. - Exemples emblématiques : tri par fusion, tri rapide, recherche binaire, multiplication de matrices. - Analyse de complexité : relation de récurrence et méthodes pour la résoudre (arbres de récurrence). 4. Programmation dynamique - Concept de sous-problèmes imbriqués : lorsqu'un grand problème est résolu à partir des solutions de sous-problèmes préalablement calculés. - Techniques de mise en œuvre : - Top-Down (mémorisation) : utilisation de dictionnaires ou de listes en Python pour stocker les résultats intermédiaires. - Approche ascendante (tabloration) : construction des solutions à partir de la base jusqu’au problème complet. - Études de cas : suite de Fibonacci, problème du sac à dos entier, alignement de séquences, chemins minimaux dans les graphes, etc. 5. Retour en arrière - Principe d'exploration des espaces de solutions : recherche de toutes les solutions possibles et élimination de celles qui ne répondent pas aux critères. - Implémentation en Python : - Utilisation de fonctions récursives et de structures de données auxiliaires. - Élagage (pruning) pour réduire l'espace de recherche. - Exemples : résolution de sudokus, problèmes de labyrinthes, problème des n reines, etc. 6. Branch and Bound - Différences par rapport au backtracking : approche davantage axée sur l'optimisation globale (bound) et l'exploration ordonnée des branches. - Implémentations classiques : - Problème du voyageur de commerce (Traveling Salesman Problem). - Problème du sac à dos entier (knapsack 0/1) optimisé. - Techniques de bornes inférieures et supérieures : utilisation d'estimations pour orienter la recherche de la solution optimale. 7. Application des techniques algorithmiques à la résolution de problèmes - Projets d'intégration en Python : conception d'applications ou de scripts combinant plusieurs techniques algorithmiques en fonction du type de problème. - Optimisation et ajustements : utilisation de structures de données adaptées et analyse continue de la complexité pour des environnements de tailles différentes. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques d’une difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation 1. Évaluation continue Pour pouvoir bénéficier de l’évaluation continue, l’étudiant doit justifier d’un taux de présence d’au moins 70 % aux séances en présentiel (théoriques et pratiques). L’évaluation se répartit comme suit : a) Travail pratique 1 (7,5 %) Critères d’évaluation : - Mise en œuvre correcte d’algorithmes de base et analyse de leur efficacité : Par exemple, approches itératives initiales, algorithmes récursifs simples (par ex. recherche binaire, tri simple), en justifiant la complexité temporelle et/ou spatiale. - Structure et clarté du code : Utilisation appropriée des fonctions, organisation modulaire du programme et respect des conventions de style (PEP 8 si l'on utilise Python). - Documentation : chaînes de documentation et commentaires expliquant la logique des algorithmes, ainsi que de brèves analyses de complexité (coût des opérations principales). - Respect des bonnes pratiques de programmation et vérification de base : Exécution de tests unitaires ou d'exemples d'utilisation démontrant l'exactitude et la robustesse de la solution. b) Exercice 2 (7,5 %) Critères d'évaluation : - Application de techniques algorithmiques avancées ou plus spécifiques (algorithmes gloutons, « diviser pour régner », etc.) : Justification du choix de la technique et analyse de son efficacité pour le problème proposé (par exemple, tri par fusion, tri rapide, algorithme glouton du sac à dos fractionnaire). - Organisation et modularité correctes du code : séparation des responsabilités, utilisation de fonctions d'aide et bonne lisibilité. - Validation de la solution : Tests fonctionnels (y compris des tests unitaires) vérifiant la bonne implémentation de la technique algorithmique choisie. - Lisibilité et maintenabilité du code : y compris la documentation et les éventuelles améliorations identifiées à partir de l'exécution et des tests effectués. c) Travail pratique final (15 %) Critères d'évaluation : - Intégration de plusieurs techniques algorithmiques étudiées (programmation dynamique, backtracking, branch and bound, etc.) : Résoudre un problème complexe nécessitant de combiner plusieurs approches ou, à tout le moins, justifier le choix de la stratégie appropriée. - Conception d’une solution efficace et évolutive : en tenant compte de l'analyse de complexité pour différentes tailles d'entrée et en optimisant ou en comparant plusieurs approches lorsque cela s'avère pertinent. - Qualité de la documentation du projet : En incluant un fichier README détaillé, une explication de l'architecture de la solution et des références aux concepts théoriques utilisés. - Présentation des résultats et évaluation empirique : Tests de performance (temps d'exécution, comparaisons d'algorithmes), justification des structures de données et des stratégies choisies, et évolutivité avec des entrées croissantes. d) Épreuve partielle (30 %) Critères d'évaluation : - Compréhension des principes fondamentaux de l'algorithmique et de la complexité algorithmique : Notations Big-O, Big-Theta, Big-Omega ; identification de la complexité dans des problèmes élémentaires. - Connaissance des techniques algorithmiques essentielles (algorithmes gloutons, « diviser pour régner », récursivité simple) : Capacité à appliquer et à justifier le choix d'une technique spécifique en fonction du type de problème. - Conception et proposition de solutions élémentaires : Élaboration d'algorithmes en pseudo-code ou en Python, en indiquant clairement la complexité des opérations principales. - Résolution de problèmes et d'exercices courts : Axés sur l'application de techniques algorithmiques élémentaires, ainsi que sur la correction et l'efficacité des solutions. e) Examen final (40 %) Critères d'évaluation : - Maîtrise complète des techniques et stratégies abordées (méthode gloutonne, « diviser pour régner », programmation dynamique, backtracking, branch and bound, etc.) : Tant au niveau de leurs fondements théoriques que de leur application pratique. - Capacité d'analyse et d'optimisation : Identification des goulots d'étranglement, calcul de la complexité temporelle et spatiale, et proposition d'améliorations le cas échéant. - Résolution de problèmes complexes et de cas d'utilisation avancés : Questions conceptuelles et pratiques mettant à l'épreuve la capacité à distinguer différentes techniques et à choisir la plus appropriée. - Consolidation et comparaison des approches algorithmiques : Justification argumentée expliquant pourquoi une méthode est préférable à une autre en fonction de la nature du problème et des contraintes existantes. Note minimale pour chaque partie Dans le cadre de l'évaluation continue, il est obligatoire de valider chaque module (exercices pratiques et examens). Une note minimale de 4 sur 10 est requise pour chaque activité évaluée afin de pouvoir appliquer la moyenne pondérée. La note finale est calculée selon les pourcentages indiqués pour chacune des rubriques. 2. Évaluation non continue En cas de non-respect du seuil minimum de 70 % d’assiduité, de renonciation explicite à l’évaluation continue ou d’échec à celle-ci, l’étudiant devra se présenter à un examen ordinaire (100 %) ou, le cas échéant, à l’examen de rattrapage. Critères d’évaluation de l’examen ordinaire/extraordinaire : Questions théoriques et pratiques couvrant l’intégralité du programme : - Concepts fondamentaux de l'analyse des algorithmes (complexité algorithmique, notations). - Techniques de conception et de résolution de problèmes (algorithmes gloutons, « diviser pour régner », récursivité, programmation dynamique, backtracking, branch and bound). - Application des algorithmes à des cas d'utilisation courants (tri, recherche, optimisation des ressources, itinéraires, etc.). - Évaluation de la complexité et justification des choix de conception : La capacité à analyser, comparer et mettre en œuvre des algorithmes de manière efficace est particulièrement valorisée. - Résolution de problèmes d’ingénierie et/ou informatiques plus complexes : La capacité à proposer des solutions claires, justifiées et évolutives sera évaluée. Note minimale de 5 sur 10 pour valider le cours. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow Algorithms in a Nutshell (2e édition) O’Reilly Media. 2016. ISBN : 978-1-4919-01 2.- Mariona Nadal Structures de données et algorithmes Anaya Multimedia. 2022. ISBN : 978-844154519 Autres : 3.- Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest et Clifford Stein Introduction aux algorithmes McGraw-Hill. 2022. ISBN : 978-607150285 |
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| C0242304 | Géométrie différentielle et applications | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Géométrie différentielle et applicationsCódigo: C0242304 Imprimir Cours 2. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'objectif principal est que l'étudiant apprenne à effectuer des calculs sur des courbes et des surfaces de l'espace euclidien. Il n’est pas tant important qu’il développe une vision spatiale que de connaître les formes quadratiques fondamentales qui déterminent une surface et de savoir en déduire les courbures et autres invariants différentiels qui les caractérisent. Cet objectif se concentre sur l'étude de la géométrie intrinsèque et locale, par opposition à la géométrie extrinsèque qui étudie les surfaces immergées dans d'autres, et à la géométrie globale qui étudie la caractérisation de la surface dans son ensemble à travers les classes caractéristiques. Prérequis Bien qu’aucun prérequis n’ait été défini, il est recommandé d’avoir suivi (au préalable) les cours « Fondements mathématiques de l’ingénierie I et II » et « Algèbre I et II », ainsi que d’avoir suivi ou d’être en train de suivre le cours de « Calcul différentiel » ou d’autres cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’études) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des thèmes pertinents d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions dans le respect de contraintes temporelles ou économiques strictes. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des documents écrits et autres dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité d’énoncer des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. Résultats d'apprentissage - Comprend les algorithmes fondamentaux pour la construction de courbes de Bézier, de splines et de surfaces spline, et est capable de les mettre en œuvre. - Maîtrise les concepts essentiels relatifs aux surfaces dans l’espace, aux courbes planes et courbes courbes grâce aux procédures de conception géométrique assistée par ordinateur. - Utilise des méthodes de calcul différentiel et intégral pour l'étude des courbes et des surfaces dans l'espace euclidien. - Connaît et sait paramétrer certaines courbes classiques. - Maîtrise le trièdre de Frenet pour l'étude locale des courbes. - Comprend les notions de courbure et de torsion, leurs propriétés et leurs méthodes de calcul. - Connaît et sait paramétrer certaines surfaces classiques, notamment les surfaces de révolution et les surfaces réglées. - Connaît et sait calculer les courbures normales et principales, la courbure de Gauss et la courbure moyenne sur une surface. - Comprend les géodésiques sur une surface et leur relation avec les courbes de longueur minimale entre des points de la surface. - Il sait utiliser des outils informatiques pour la visualisation des courbes et des surfaces ainsi que pour le calcul de leurs éléments. Description du contenu 1) Courbes dans le plan et dans l’espace a) courbes paramétrées par longueur d’arc b) formules de Frenet 2) Surfaces dans l'espace euclidien a) surfaces paramétrées régulières : le plan tangent b) la première forme fondamentale c) applications : aires, longueurs et angles 3) Géométrie intrinsèque locale a) l'application de Gauss b) la deuxième forme fondamentale c) applications : i) classification des points d’une surface ii) directions principales et asymptotiques iii) les lignes de courbure et les asymptotes Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Le processus d’évaluation consistera à vérifier et à évaluer l’acquisition des compétences par l’étudiant. SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l'étudiant doit répondre à diverses questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. Ces systèmes contribuent, à des degrés divers, à l'évaluation des compétences de base (CB2 à CB5), générales (CG2), transversales (CT1 et CT2) et spécifiques (CE1 à CE5, CE7 et CE8) attribuées à ce cours. L'évaluation continue comprend les notes suivantes : 1) un examen de courbes, en octobre, qui comptera pour 10 % 2) un examen sur les surfaces, le dernier jour de cours de l’année (vers le 20 décembre), qui comptera pour 20 % 3) une remise d'exercices portant sur n'importe quel thème abordé au cours de l'année, qui comptera pour 10 % 4) l’examen officiel, qui comptera pour 60 % Les étudiants qui ne pourront pas participer à l'évaluation continue, principalement en raison d'absences aux cours, passeront l'examen officiel qui comptera pour 100 % Lors de la session de rattrapage, aucune note ne sera conservée et l’examen correspondant comptera pour 100 % de la note. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- A.M. Amores Lázaro Cours d'initiation aux courbes et aux surfaces Sanz y Torres. 2001. ISBN : 8488667779 2.- Carmo, Manfredo P. do Géométrie différentielle des courbes et des surfaces Madrid : Alianza, 1994. 1994. ISBN : 8420681350 |
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| C0242603 | Mécanique et ondes I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Mécanique et ondes ICódigo: C0242603 Imprimir Cours 2. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours, qui, avec « Mécanique et ondes II », constitue le module « Mécanique et ondes », a pour objectif principal de familiariser les étudiants avec la formulation newtonienne de la mécanique classique et de leur permettre de l'appliquer correctement à la résolution de problèmes mécaniques. Plus précisément, les étudiants doivent connaître les concepts de base du mouvement oscillatoire, ainsi que la phénoménologie qui y est associée ; ils doivent être capables de décrire tant la cinématique que la dynamique d’un solide rigide dans le plan et dans l’espace ; et ils doivent comprendre la relation entre les symétries et les lois de conservation en physique. Prérequis Aucun Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique RK2 Comprendre des phénomènes de nature physique différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié RK5 Comprendre la portée et les limites de la physique classique qui ont conduit à la formulation de la relativité restreinte et générale, ainsi que de la mécanique quantique, afin d’aborder les nouveaux problèmes qui se posent en physique moderne. RK7 Comprendre les lois et les principes de la physique, en identifiant leur structure logique et mathématique, leur fondement expérimental et les phénomènes qu’ils décrivent RK12 Comprendre les théories, les lois et les modèles qui régissent les phénomènes physiques liés à la mécanique RS1 Appliquer les connaissances, concepts et méthodes les plus importants des différentes branches de la physique. RS4 Appliquer les méthodes mathématiques et numériques à la modélisation et à la résolution explicite de problèmes de physique et de ses disciplines connexes, en sélectionnant les outils appropriés et en interprétant les résultats. Résultats d'apprentissage RA1 Appliquer correctement la formulation newtonienne à la résolution de problèmes mécaniques. RA2 Connaît les concepts fondamentaux du mouvement ondulatoire, ainsi que la phénoménologie de base du mouvement oscillatoire, y compris les oscillations couplées et la résonance, et sait résoudre des problèmes d’oscillations libres, forcées et amorties. RA3 Décrire à la fois la cinématique et la dynamique du solide rigide dans le plan et dans l’espace, et appliquer ces connaissances à la résolution de problèmes relatifs au solide rigide. RA4 Établit un lien entre les symétries et les lois de conservation en physique, et les utilise pour résoudre des exercices pratiques. Description du contenu Le cours aborde les thèmes suivants : 1. Cinématique de la particule. 2. Dynamique newtonienne. 3. Oscillations. 4. Systèmes de référence non inertiels. 5. Cinématique du solide rigide. 6. Dynamique du solide rigide. Activités de formation Activité de formation Nb d'heures* Heures en présentiel (8-12)** % de présence AP1.- Cours magistraux participatifs 48 4 100 AP2.- Séminaires ou cours d'application pratique 30 2,5 100 AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) 72 3 50 AP4.- Travail autonome 120 0 0 AP5.- Tutorat 24 0,6 30 AP6.- Évaluations 6 0,5 100 TOTAL 300 10,6 Système et critères d'évaluation Le processus d'évaluation consistera à vérifier et à évaluer l'acquisition des compétences par l'étudiant. SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Activités pratiques (résolution de cas, de problèmes et de défis, réalisation de projets, exposés oraux, débats, etc.). - SE2 : Épreuves finales de connaissances. - SE4 : Portfolio. CRITÈRES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation décrits ci-dessus se traduisent par les critères d'évaluation suivants. Il existe deux sessions officielles : ordinaire et extraordinaire. +++SESSION ORDINAIRE+++ La note finale de cette session correspond à la moyenne pondérée d’un ensemble d’épreuves d’évaluation détaillées ci-dessous : - Activités pratiques (SE1) représentant 20 % de la note finale. - Épreuves finales de connaissances (SE2) : deux examens partiels, comptant chacun pour 15 % de la note finale, et un examen final, comptant pour 30 %. - Portfolio (SE4) représentant 20 % de la note finale. Ce système d’évaluation comprend la réalisation et la remise d’exercices, qui peuvent être effectués individuellement ou en petits groupes. Pour que l’évaluation continue (composée des activités pratiques, du portfolio et des deux examens partiels) soit prise en compte, les étudiants devront obtenir une note égale ou supérieure à 4,0 à l’examen final de la session ordinaire. Dans le cas contraire, leur note correspondra directement à celle obtenue à cet examen. Le cours est considéré comme validé lors de la session ordinaire si la note obtenue selon les indications ci-dessus est égale ou supérieure à 5,0. +++SESSION EXTRAORDINAIRE+++ Si le cours n’a pas été validé lors de la session ordinaire, l’étudiant pourra se présenter à la session extraordinaire. La session extraordinaire aura lieu pendant la période d'examens de juillet (pour plus d'informations, consulter le calendrier académique). Elle consiste en un examen unique portant sur l'ensemble du programme de la matière. La matière est considérée comme validée lors de la session extraordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. NOTES L'article 5 du décret royal 1125/2003 du 5 septembre établit le système de notation applicable aux matières des cursus relevant de l'Espace européen de l'enseignement supérieur. Ce système est le suivant : L’obtention des crédits correspondants implique la réussite aux examens ou aux épreuves d’évaluation associés. Le niveau d'apprentissage atteint par les étudiants sera exprimé par des notes numériques sur une échelle de 0 à 10, avec une décimale, auxquelles pourra s'ajouter la mention qualitative correspondante : - 0-4,9 : Échec (SS). - 5,0-6,9 : Admis (AP). - 7,0-8,9 : Bien (NT). - 9,0-10 : Très bien (SB). La mention « Mention d’honneur » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra pas dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l’année universitaire concernée, sauf si le nombre d’étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention d’honneur » pourra être attribuée. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- A. Fernández Rañada Dynamique classique Alianza. 1994. ISBN : 84-206-8133-4 Complémentaire : 2.- J.R. Taylor Mécanique classique Reverté. 2013. ISBN : 8429143122 Autres : 3.- C. Kittel, W.D. Knight, M.A. Ruderman Mécanique Reverté. 1968. ISBN : 978-84-291-42 4.- S.T. Thornton, J.B. Marion Dynamique classique des particules et des systèmes Reverté. 1975. ISBN : 9788429140941 |
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| TOTAL: | 36 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DEUXIÈME TRIMESTRE
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| C0242305 | Calcul intégral | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Calcul intégralCódigo: C0242305 Imprimir Cours 2. Matière du deuxième semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours, qui, avec le cours de Calcul différentiel, constitue la matière « Analyse mathématique II », relevant du module de formation de base du cursus, a pour objectif principal de fournir aux étudiants une formation solide sur l’intégration de Riemann des fonctions à plusieurs variables et sur les outils fondamentaux du calcul intégral en dimensions supérieures. En particulier, l'intégration de fonctions à plusieurs variables sur différents types de domaines sera abordée, en approfondissant les aspects conceptuels et techniques qui permettent d'étendre les notions unidimensionnelles au cas multivariable. De même, le théorème de Fubini et ses applications au calcul des intégrales itérées seront étudiés, ainsi que le théorème de changement de variable, qui permet de simplifier les intégrales grâce à des transformations appropriées. Par ailleurs, les intégrales impropres à plusieurs variables seront analysées, en accordant une attention particulière aux critères de convergence et à leur interprétation correcte. Par ailleurs, l’étude des intégrales de ligne et de surface sera abordée, tant d’un point de vue géométrique qu’analytique, en établissant leur lien avec les champs scalaires et vectoriels. Enfin, les principaux théorèmes d’intégration du calcul vectoriel seront présentés ; ceux-ci relient les intégrales sur des domaines aux intégrales sur leur frontière et constituent des outils fondamentaux en mathématiques, en physique et en ingénierie. Ainsi, ce cours vise non seulement à permettre aux étudiants de comprendre les fondements théoriques du calcul intégral à plusieurs variables, mais aussi à leur permettre de les appliquer avec rigueur et maîtrise à la résolution de problèmes concrets. Prérequis Aucun n’a été défini, bien qu’il soit fortement recommandé d’avoir suivi (au préalable) les cours « Fondements mathématiques de l’ingénierie I et II » et « Calcul différentiel » ou d’autres cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB1 - Que les étudiants aient démontré qu’ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d’étude qui s’appuie sur les bases de l’enseignement secondaire général, et qui se situe généralement à un niveau qui, bien qu’il s’appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects impliquant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d’étude. CB2 - Les étudiants doivent savoir appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité d’énoncer des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. Résultats d'apprentissage - Connaît les théorèmes fondamentaux de l’intégration multiple et de l’intégration vectorielle. - Calcule des intégrales multiples, de ligne et de surface. - Maîtrise et applique ses connaissances en analyse mathématique pour résoudre des problèmes pouvant se poser en ingénierie. Description du contenu Le cours aborde les thèmes suivants : 1. Intégration de fonctions à plusieurs variables. 2. Théorème de Fubini. 3. Théorème du changement de variable. 4. Intégrales impropres. 5. Intégrales de ligne et de surface. 6. Théorèmes d'intégration vectorielle. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SYSTÈMES D’ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l’étudiant doit répondre à diverses questions. Ces exercices se concrétisent par deux examens partiels qui auront lieu au cours de la période d’enseignement. - SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. Cela comprend la résolution et la remise d’environ quatre séries d’exercices représentatifs des contenus abordés dans le cours. - SE3 : Examen portant sur l’ensemble des activités pédagogiques. Une fois les cours terminés, un examen final couvrant l’intégralité du programme du cours sera organisé. CRITÈRES D'ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation décrits ci-dessus se traduisent par les critères d’évaluation suivants. Il existe deux sessions officielles : ordinaire et extraordinaire. *** Session ordinaire *** La note finale de cette session correspond à la moyenne pondérée de l’ensemble des épreuves d’évaluation détaillées ci-dessous : - 2 examens partiels non libératoires (SE1) : 30 % de la note finale (15 % pour chaque examen partiel). - Résolution d'exercices (SE2) : 15 % de la note finale. - Examen final de la session ordinaire (SE3) : 55 % de la note finale. Cet examen porte sur l’ensemble des contenus enseignés dans le cadre du cours. Pour que l'évaluation continue (composée des rendus d'exercices et des deux examens partiels) soit prise en compte, les étudiants devront obtenir une note minimale de 4,0 sur 10,0 à l'examen final. Dans ce cas, la moyenne sera calculée entre l'évaluation continue et cet examen, même si la première est insuffisante. Si la note de l’examen final est inférieure à 4,0 sur 10,0, la note finale du cours correspondra à 55 % de la note obtenue à cet examen. Le cours est considéré comme validé lors de la session ordinaire si la note obtenue conformément aux indications ci-dessus est égale ou supérieure à 5,0. *** Session extraordinaire *** Si l’étudiant n’a pas réussi la matière lors de la session ordinaire, il pourra se présenter à la session extraordinaire. La session extraordinaire aura lieu pendant la période d'examens de juillet (pour plus d'informations, consulter le calendrier académique). Elle consiste en un examen unique portant sur l'ensemble du programme de la matière. La matière est considérée comme validée lors de la session extraordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. NOTES L'article 5 du décret royal 1125/2003 du 5 septembre établit le système de notation applicable aux matières des cursus relevant de l'Espace européen de l'enseignement supérieur. Ce système est le suivant : L’obtention des crédits correspondants implique la réussite aux examens ou aux épreuves d’évaluation associés. Le niveau d'apprentissage atteint par les étudiants sera exprimé par des notes numériques sur une échelle de 0 à 10, avec une décimale, auxquelles pourra s'ajouter la mention qualitative correspondante : - 0-4,9 : Échec (SS). - 5,0-6,9 : Admis (AP). - 7,0-8,9 : Bien (NT). - 9,0-10 : Très bien (SB). La mention « Mention d’honneur » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra pas dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l’année universitaire concernée, sauf si le nombre d’étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention d’honneur » pourra être attribuée. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Jerrold E. Marsden Elementary Classical Analysis W. H. Freeman and Company. 1974. ISBN : 0716721058 2.- Jerrold E. Marsden, Anthony J. Tromba Calcul vectoriel 3e éd. Addison-Wesley Iberoamericana. 1991. ISBN : 0201629356 Autres : 3.- James R. Munkres Analyse sur les variétés Addison-Wesley. 1991. ISBN : 0201315963 4.- Michael Spivak Calcul sur les variétés Addison-Wesley. 1971. ISBN : 9780805390216 |
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| C0242306 | Communication technique en anglais / Technical Communication in English | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Communication technique en anglais / Technical Communication in EnglishCódigo: C0242306 Imprimir Cours 2. Matière du deuxième semestre. Formation de base. 6 crédits. Profesores
Objectifs Acquisition des compétences nécessaires, à partir des méthodes existantes, pour atteindre un niveau B2/C1, en accordant une attention particulière à l'expression individuelle (orale et écrite), au processus de communication (expression orale et compréhension orale), à l’emploi correct de la langue orale et écrite (justesse, cohérence et pertinence, choix lexical, orthographe, vocabulaire, prononciation et créativité) et à la lecture de textes (lecture, compréhension et esprit critique). Une initiation à l’anglais technique dans les domaines de l’ingénierie, de l’aéronautique et de la mécanique sera également proposée dans le cadre de ce niveau. L’étudiant se familiarisera avec le vocabulaire technique de base et sera initié à des textes de niveau B2 relevant du domaine d’études de son cursus. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’études) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des thèmes pertinents d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Les étudiants doivent être capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Les étudiants doivent avoir développé les compétences d'apprentissage nécessaires pour poursuivre des études supérieures avec un haut degré d'autonomie. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT4 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le cadre du cursus, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral en anglais. Résultats d'apprentissage o Rédige des rapports et des documents de différents types en anglais sur des thèmes liés au cursus. o Exprime, argumente et défend oralement ses propres idées, résultats, propositions et évaluations en anglais. Description du contenu Le contenu de ce cours vise à permettre à l’étudiant d’acquérir les compétences en compréhension écrite, compréhension orale, expression orale et expression écrite qui lui permettront de s’exprimer dans un contexte professionnel en anglais. Le programme combinera des contenus d’anglais de base, avec l’étude et le perfectionnement de l’usage de la langue dans différents domaines de la vie quotidienne, et de l’anglais technique, avec l’étude du vocabulaire et des concepts propres à différents domaines de spécialisation. Unité 1 – Innovations 1.1 Eureka ! (p. 4) – Parler des innovations. Grammaire : passé et présent parfait continu 1.2 Les puits intelligents (p. 6) – Relier des clauses;;;; Rendre compte des tâches accomplies. Grammaire : participe passé et cohésion 1.3 Les lasers (p. 8) – Descriptions techniques;;;; Marqueurs de section dans un exposé. Unité 2 – Conception 2.1 Spin-offs (p. 10) – Fonctionnement d’un appareil;;;; Grammaire : présent et passé simple passif 2.2 Spécifications (p. 12) – Nécessité, capacité, recommandation;; Grammaire : modaux et semi-modaux 2.3 Propriétés (p. 14) – Décrire des propriétés. Grammaire : expressions pour encourager la participation. Unité 3 – Systèmes 3.1 Problèmes (p. 20) – Faible probabilité, rassurer. Grammaire : présent continu passif et expressions suggérant un faible risque 3.2 Solutions (p. 22) – Résumer, établir des liens. Grammaire : la proposition relative non restrictive, le participe présent, « bien que » 3.3 Contrôles (p. 24) – Mise en contraste, prise de notes. Grammaire : connecteurs de contraste Unité 4 – Procédures 4.1 Arrêts (p. 26) – Événements passés. Grammaire : verbes à particule en deux parties 4.2 Révision (p. 28) – Procédure passée ; instructions. Grammaire : noms dérivés de verbes à particule. 4.3 Instructions (p. 30) – Instructions et actions simultanées. Grammaire : instructions orales vs écrites. Unité 5 – Processus 5.1 Causes (p. 36) – Cause et effet. Grammaire : expressions verbales, nominales et prépositionnelles de cause et d’effet. 5.2 Étapes (p. 38) – Expliquer un processus. Grammaire : choisir entre la voix active et la voix passive. 5.3 Étapes (p. 40) – Prise de notes et rédaction. Grammaire : gérondifs et noms utilisés comme légendes ; cohésion lexicale. Unité 6 – Planification 6.1 Risque (p. 42) – Degrés de certitude. Grammaire : expressions indiquant des degrés de certitude. 6.2 Crise (p. 44) – Plans immédiats et à long terme. Grammaire : futur / futur antérieur passif 6.3 Projets (p. 46) – Participer à des réunions. Grammaire : expressions utilisées pour présider une réunion. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., dans le cadre d’un travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Le processus d’évaluation sera mené dans le but d’obtenir les acquis d’apprentissage prévus dans le programme. Les épreuves organisées évalueront les quatre compétences linguistiques (compréhension écrite, compréhension orale, expression écrite et expression orale). Ces épreuves seront les suivantes : • Des épreuves de rédaction. • Épreuves écrites sous forme de QCM, de questions vrai ou faux, de compléments de phrases et de questions à réponse ouverte. • Des exercices de lecture et de compréhension écrite. • Exercices de vocabulaire et de grammaire. • Réalisation et présentation de travaux. • Épreuves de compréhension orale. • Épreuves d'expression orale. ÉVALUATION CONTINUE Les étudiants seront évalués dans le cadre d'une évaluation continue, selon les modalités suivantes : Épreuve partielle n° 1 (35 % du total) : les quatre compétences seront évaluées Examen final (35 %) : les quatre compétences seront évaluées 1. Exposés oraux (20 %) (Si l’étudiant réussit l’épreuve orale avec une note minimale de 5 en classe, cette note sera prise en compte pour la session ordinaire) Travail en classe (comportement/attitude en classe, assiduité et participation active, réalisation des devoirs) : 10 % IMPORTANT : Si l'étudiant n'a pas passé l'un des examens partiels ou les a échoués, l'examen de la session ordinaire comptera pour 100 %. Dans ce cas, les étudiants seront évalués comme suit : Écriture : 25 % Lecture 25 % Écoute 25 % Expression orale : 25 % Une fois toutes les évaluations continues effectuées, si la note moyenne globale dans l'une des compétences (lecture, écriture, compréhension orale et/ou expression orale) est inférieure à 2,5, aucune moyenne ne pourra être calculée. Dans ce cas, la note finale sera au maximum de 3 et, par conséquent, l'étudiant devra se présenter à la session ordinaire correspondante. EXAMEN FINAL : SESSION ORDINAIRE SANS ÉVALUATION CONTINUE ET/OU SESSION EXTRAORDINAIRE. Les étudiants seront évalués comme suit : Écriture 25 % Lecture 25 % Écoute 25 % Expression orale 25 % Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Chris Jacques Technical English 4 Pearson. 2022. ISBN : 1292424478 |
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| C0242307 | Équations aux dérivées partielles | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Équations aux dérivées partiellesCódigo: C0242307 Imprimir Cours 2. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours offre de nombreuses approches possibles. On pourrait étudier les EDP de dimension n, les propriétés des solutions de certains types d’EDP, etc., mais nous avons choisi d’axer ce cours sur la résolution des EDP à 2 et 3 variables. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois fortement recommandé d’avoir suivi ou de suivre actuellement les cours de calcul à une et plusieurs variables réelles, ainsi que ceux consacrés aux équations différentielles et aux équations aux différences finies. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’études) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des thèmes pertinents d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité à formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, à construire des démonstrations et à transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. Résultats d'apprentissage o Connaît les exemples classiques d’équations différentielles ordinaires (EDO). o Résout des problèmes de Sturm-Liouville à l’aide de séries de Fourier. o Résout, à l’aide de la méthode de séparation des variables, certaines EDP de différents niveaux de difficulté. Description du contenu Thème 1 : Équations différentielles linéaires à 2 et 3 variables. Équations différentielles semi-linéaires. Le Pfaffien. Équation différentielle générale de type 1. Thème 2 : Fonctions continues et leur complétion dans un espace de Hilbert à l’aide de l’intégrale de Lebesgue. Théorème de la base. Base de Fourier et développements en série. Thème 3 : Le problème de Sturm-Liouville. Valeurs propres et autofonctions. Thème 4 : Résolution de l’EDP2 linéaire à 2 et 3 variables. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux cours composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., dans le cadre d’un travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE - Deux contrôles non libératoires seront organisés, comptant chacun pour 15 %. - Un examen final portant sur l'ensemble du cours aura lieu lors de la session ordinaire et comptera pour 70 % de la note finale. Important : pour que la moyenne soit prise en compte, il est nécessaire d’obtenir au minimum 4,0 sur 10,0 à l’examen final. Dans ce cas, la moyenne est calculée même si l’évaluation continue est insuffisante. SESSION EXTRAORDINAIRE - Un examen global portant sur l'ensemble de la matière sera organisé, avec une pondération de 100 %. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie Ouvrages de référence : 1.- Gregorio Orozco et José Luis Guijarro Équations aux dérivées partielles : un cours de mathématiques axé sur la résolution de problèmes de physique et d'ingénierie Bellisco. 2011. ISBN : 8495277166 |
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| C0242308 | Introduction à la programmation parallèle et distribuée / Introduction to Parallel and Distributed Programming | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Introduction à la programmation parallèle et distribuée / Introduction to Parallel and Distributed ProgrammingCódigo: C0242308 Imprimir Cours 2. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Les objectifs de ce cours sont les suivants : 1) Acquérir la terminologie et les principes fondamentaux de la programmation parallèle, concurrente et distribuée - Acquérir les connaissances de base et la terminologie appropriée dans ce domaine. - Distinguer les concepts de base liés au parallélisme et à la concurrence. 2) Apprécier l’importance de la conception et de l’approche théorique pour la résolution de problèmes - Comprendre pourquoi une bonne planification et une étude préalable sont essentielles pour développer des solutions efficaces et correctes. - Reconnaître les goulots d'étranglement potentiels et la nécessité d'élaborer des stratégies d'optimisation avant la mise en œuvre. 3) Utiliser les modules et bibliothèques Python pour la programmation parallèle et distribuée - Apprendre à concevoir et à mettre en œuvre des solutions concurrentes, parallèles ou distribuées à l'aide des outils natifs et installables de Python. - Explorer et utiliser les différents modèles et paradigmes (multithread, multiprocessus, etc.) en fonction des besoins de chaque problème. 4) Comprendre la portée et les applications concrètes de la programmation parallèle - Identifier les domaines dans lesquels la programmation parallèle et distribuée s’avère fondamentale (simulation, calcul scientifique, graphisme, vision par ordinateur, environnements collaboratifs, web et big data). - Évaluer les avantages concurrentiels apportés par l’exécution parallèle en termes de performances et de réduction des temps de calcul. 5) Intégrer les contenus théoriques dans la mise en pratique - Assimiler les bases de l’introduction à la programmation parallèle et distribuée, au calcul scientifique et à la programmation distribuée afin de les appliquer dans le cadre de projets. - Approfondir les connaissances en matière d’E/S haute performance et de programmation parallèle afin d’optimiser la communication et l’accès aux ressources. - Découvrir les environnements de programmation parallèle basés sur différents modèles et paradigmes, ainsi que l’utilité des accélérateurs. Prérequis Il est indispensable d’avoir suivi (au préalable) les cours « Fondements de la programmation et de l’informatique » et « Structures de données et algorithmes I et II », ou d’autres cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’études) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles, ainsi que des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique approprié. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. Acquis d'apprentissage - A acquis les connaissances élémentaires et la terminologie appropriée relatives au monde de la programmation parallèle/concurrente/distribuée. - Il comprend l’importance d’une conception correcte et d’une étude théorique dans la résolution de problèmes à l’aide de programmes. - Il utilise les modules existants en Python pour concevoir et mettre en œuvre des solutions à des problèmes concurrents, parallèles et distribués. - Il comprend le potentiel d’utilisation de la programmation parallèle dans de nombreux domaines concrets : simulation, calcul scientifique, graphisme et vision par ordinateur, environnements collaboratifs, web, big data, etc. Description du contenu 1) Introduction à la programmation parallèle et distribuée - Concepts de base de la concurrence et du parallélisme : différences et motivations. - Évolution historique et justification de la nécessité des systèmes parallèles (multiprocesseurs, multithread) et distribués (clusters, cloud). - Principaux défis : synchronisation, communication, évolutivité et équilibrage de charge. 2) Calcul scientifique : besoins - Problématiques liées aux coûts de calcul élevés dans les environnements scientifiques (simulations, analyse numérique, big data). - Méthodes permettant d’exploiter la capacité de calcul disponible : optimisation des algorithmes, exploitation de l’architecture matérielle (multicœur, GPU). - Introduction aux bibliothèques et frameworks Python pour les tâches scientifiques à grande échelle (NumPy, SciPy, etc.), qui sont ensuite utilisés avec des paradigmes parallèles. 3) Programmation distribuée - Modèles de communication dans les environnements distribués : passage de messages (MPI), systèmes de files d’attente, MapReduce et autres. - Développement d’applications coordonnant plusieurs nœuds (clusters, conteneurs, environnements cloud). - Mécanismes de synchronisation et de gestion des défaillances (tolérance aux pannes, réplication des données, résilience). 4) E/S haute performance - Stratégies visant à optimiser le flux de données et à réduire les goulots d'étranglement au niveau de l'accès au disque ou au réseau. - Systèmes de fichiers distribués et parallèles (HDFS, Lustre, etc.). - Techniques de mise en mémoire tampon, de mise en cache et de partitionnement des données pour les environnements HPC (High-Performance Computing). 5) Programmation parallèle - Paradigmes de parallélisme en Python : threads (module `threading`), processus (module `multiprocessing`) et alternatives (futures, `asyncio`). - Modèles de programmation concurrente (producteur-consommateur, map-reduce, pipelines). - Questions de sécurité et de cohérence : exclusion mutuelle, verrous, sémaphores et risques (conditions de course, interblocages). 6) Environnements de programmation parallèle basés sur des modèles/paradigmes - Aperçu des frameworks et bibliothèques : mpi4py pour MPI, Dask et PySpark pour la gestion des données distribuées, entre autres. - Choix des modèles en fonction du type d’application (intensité de données vs intensité de calcul). - Validation des performances et des indicateurs d’évolutivité (gain de vitesse, efficacité, débit). 7) Accélérateurs - Utilisation de GPU et de coprocesseurs pour accélérer les tâches de calcul intensif. - Intégration avec Python (CUDA-Python, Numba, bibliothèques tirant parti du GPU). - Modèles hybrides combinant processeurs multicœurs et GPU pour optimiser l'exécution d'algorithmes dans des scénarios réels. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes qui composent chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE Lors de la session ordinaire, l'évaluation objective des acquis de l'étudiant se fera par le biais d'une évaluation continue. La pondération des activités d’évaluation continue est répartie comme suit : a) Travail pratique 1 (7,5 %) Critères d'évaluation : - Mise en œuvre correcte des techniques de parallélisme (multithread ou multiprocessus) abordées en cours. - Organisation et clarté du code, utilisation appropriée des structures de données et des bibliothèques Python. - Documentation du code (docstrings et commentaires) expliquant la logique et les modèles de concurrence choisis. - Efficacité de la solution en termes d'accélération par rapport à la version séquentielle (le cas échéant). b) Exercice pratique n° 2 (7,5 %) Critères d'évaluation : - Utilisation de bibliothèques spécifiques à la programmation distribuée (par ex. MPI, PySpark) et justification de leur utilisation. - Architecture correcte de la solution distribuée (communication entre les nœuds, répartition de la charge, évolutivité). - Validation des résultats et vérification du bon fonctionnement dans un environnement distribué ou un cluster simulé. - Clarté, maintenance et lisibilité du code. c) Travail pratique final (15 %) Critères d'évaluation : - Intégration des connaissances en matière de concurrence (multithread, multiprocessus) et de distribution (clusters, conteneurs, utilisation de bibliothèques HPC). - Conception d’une solution efficace et évolutive permettant de résoudre un problème complexe lié au big data, à l’apprentissage automatique ou au calcul scientifique, en appliquant des stratégies de parallélisme et de distribution. - Qualité de la documentation du projet (fichier README détaillé, guides d'utilisation, références aux concepts théoriques). - Présentation des résultats (graphiques de performances, tests sur différentes tailles d’entrée et évaluation de l’évolutivité). d) Épreuve partielle non libératoire (30 %) Critères d'évaluation : - Compréhension des principes fondamentaux de la concurrence en Python (utilisation des threads, des processus et de la sécurité des threads). - Capacité à concevoir et à proposer des solutions parallèles de base. - Connaissances théoriques des principaux modèles de programmation distribuée (MPI, MapReduce, etc.) et de leurs avantages. - Résolution de problèmes et d'exercices courts axés sur la vérification des performances et la gestion des états partagés. e) Épreuve finale portant sur l'ensemble du cours (40 %) Critères d'évaluation : - Maîtrise complète de la programmation parallèle et distribuée : théorie de la concurrence, synchronisation, blocages, évolutivité et architectures distribuées. - Application de modèles de conception aux systèmes concurrents et distribués. - Capacité à identifier les goulots d'étranglement et à proposer des améliorations de performances. - Questions tant conceptuelles que pratiques, mettant l'accent sur la résolution de problèmes concrets et l'optimisation de systèmes parallèles et/ou distribués. IMPORTANT : la moyenne entre les travaux pratiques, l'examen partiel et l'examen final ne sera calculée que si, pour chacune de ces activités d'évaluation, la note est égale ou supérieure à 4,0 sur 10,0. SESSION EXTRAORDINAIRE Lors d’une session extraordinaire, l’évaluation objective des acquis de l’étudiant se fera au moyen d’un seul examen portant sur l’ensemble du cours, dont la pondération dans la note finale sera donc de 100 %. Critères d’évaluation : Il comprendra des questions théoriques et pratiques portant sur l’ensemble du programme, couvrant : - Les concepts de concurrence en Python (processus, threads, GIL). - Techniques de synchronisation et de communication (blocages, sémaphores, files d'attente). - Bibliothèques de programmation distribuée (MPI, PySpark, Dask, etc.). - Conception et optimisation de systèmes parallèles et distribués (déploiement en cluster, évolutivité, tolérance aux pannes). Seront évaluées la solidité conceptuelle, la capacité à résoudre des problèmes complexes et la clarté dans la justification des solutions proposées. Une note minimale de 5 sur 10 sera requise pour valider le cours. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Giancarlo Zaccone Python Parallel Programming Cookbook Packt Pub Ltd. 2015. ISBN : 1785289586 |
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| C0242309 | Méthodes numériques | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Méthodes numériquesCódigo: C0242309 Imprimir Cours 2. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Le cours « Méthodes numériques » initie l'étudiant aux méthodes fondamentales, ainsi qu'aux concepts associés, développées pour résoudre de manière approximative des problèmes mathématiques lorsqu'il n'est pas possible d'obtenir une solution analytique. Elle met l’accent non seulement sur l’obtention d’une solution approximative, mais aussi et surtout sur l’analyse de l’erreur commise dans cette approximation, sur la stabilité de celle-ci et sur l’efficacité des méthodes applicables à la résolution d’un problème. L'apprentissage théorique et pratique de l'étudiant est complété par la mise en œuvre informatique de ces méthodes, ce qui renforce ses compétences en programmation et son esprit critique face aux résultats obtenus. Dans ce contexte, les objectifs d’apprentissage sont les suivants : - Comprendre les principes fondamentaux des méthodes numériques et leur importance dans la résolution de problèmes mathématiques et, par conséquent, d’ingénierie. - Analyser et évaluer les erreurs numériques associées aux différentes méthodes, notamment leur origine, leur propagation et leur minimisation. - Développer la capacité à choisir la méthode numérique la plus appropriée pour résoudre un problème mathématique donné. - Mettre en œuvre des algorithmes numériques à l’aide d’outils informatiques modernes, tels que Python ou MATLAB. - Interpréter et valider les résultats obtenus par des méthodes numériques, en tenant compte de leur précision et de leur applicabilité. - Appliquer les connaissances acquises à des problèmes pratiques liés aux mathématiques et à l’ingénierie, en favorisant une approche critique et réfléchie. Prérequis Il est recommandé d’avoir de solides bases en calcul différentiel et intégral à une variable (Fondements mathématiques de l’ingénierie I et II), ainsi qu’en algèbre linéaire (Algèbre I et II). Il est également conseillé de posséder des connaissances en programmation en Python. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’études) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions dans le respect de contraintes temporelles ou économiques strictes. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des documents écrits et autres dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité à formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, à construire des démonstrations et à transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. CE15 - Connaître différents modèles de simulation, la simulation stochastique, la gestion et la planification des systèmes logistiques ; et résoudre, à l’aide de logiciels, des cas de modèles de gestion et de planification de la production. Résultats d'apprentissage o Comprendre et mettre en œuvre les différentes méthodes de résolution des systèmes linéaires, tant directes qu’itératives. o Maîtrise les différentes factorisations de matrices. o Calcule et représente graphiquement les polynômes d’interpolation et les fonctions splines cubiques d’interpolation d’une fonction à une variable réelle. o Il approxime la valeur d’intégrales définies et les racines d’une équation non linéaire avec une précision donnée, en choisissant la méthode la plus adaptée à la situation. o Connaît, analyse et applique les méthodes de base pour le calcul des valeurs propres et des vecteurs propres d’une matrice, comprend sa décomposition en valeurs singulières et applique les algorithmes permettant de la calculer. Description du contenu Ce cours s’articule autour de 5 thèmes : - Thème 1. Introduction aux méthodes numériques. - Thème 2. Équations non linéaires. - Thème 3. Interpolation numérique. - Thème 4. Dérivation et intégration numériques. - Thème 5. Algèbre linéaire numérique. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux matières composant chaque discipline et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Le processus d’évaluation consistera à évaluer le degré d’acquisition des compétences associées à la matière par l'étudiant. SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l’étudiant doit répondre à diverses questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l’ensemble des activités pédagogiques. Ces systèmes contribuent, à des degrés divers, à l'évaluation des compétences de base et générales (CB2 à CB5, CG2), transversales (CT1 à CT3) et spécifiques (CE1 à CE, CE11 et CE15) attribuées à cette matière conformément au cahier des charges du diplôme. Les systèmes d’évaluation décrits ci-dessus se traduisent par les critères d’évaluation suivants : Il existe deux sessions officielles : ordinaire et extraordinaire. +++SESSION ORDINAIRE+++ La note finale de cette session correspondra à la moyenne pondérée d’un ensemble d’épreuves d’évaluation détaillées ci-dessous : -- un cas pratique, comptant pour 30 % de la note finale de la session ordinaire, qui se déroulera pendant la période de cours, en petits groupes (désignés par le coordinateur de la matière) et pour lequel exigera à la fois la remise d’exercices pendant son déroulement (SE1) et la remise d’un rapport (SE2) à la fin de la période de cours. -- un examen partiel (SE3) non libératoire, qui se déroulera en salle de cours et de manière individuelle pendant la période de cours et qui comptera pour 20 % de la note finale de la session ordinaire. -- un examen final (SE3) qui se déroulera, en salle de cours et individuellement, pendant la période d’examens de session ordinaire, en mai-juin (pour plus d’informations, consulter le campus virtuel), au cours duquel l’ensemble des contenus enseignés dans le cours sera évalué, et qui comptera pour 50 % de la note finale de la session ordinaire, à condition que l’étudiant(e) y obtienne une note égale ou supérieure à 4,0 points sur 10,0. Dans le cas contraire (note inférieure à 4,0 sur 10,0), la note de la matière lors de la session ordinaire sera celle obtenue à l’examen final. *** Seuls les examens feront l’objet d’une révision. ***** Le cours sera considéré comme validé lors de la session ordinaire si la note finale est de 5,0 points sur 10,0 ou plus. +++SESSION EXTRAORDINAIRE+++ Si l’étudiant(e) n’a pas réussi la matière lors de la session ordinaire, il/elle pourra la valider lors de la session extraordinaire. Lors de cette session, il n’y aura qu’une seule épreuve d’évaluation, consistant en un examen qui aura lieu pendant la période d’examens de la session extraordinaire, en juin-juillet (pour plus d’informations, consultez le campus virtuel), et au cours duquel l’ensemble des contenus enseignés dans le cadre de cette matière sera évalué. ***** Le cours sera considéré comme validé lors de la session extraordinaire si la note obtenue à cet examen est de 5,0 points sur 10,0 ou plus. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Burden, Richard L. Analyse numérique 7e éd. Mexico : Thomson, 2002. 2002. ISBN : 9706861343 2.- Sánchez, Juan Miguel Problèmes de calcul numérique pour les ingénieurs avec applications Madrid : McGraw-Hill, 2005. 2005. ISBN : 8448129512 Complémentaire : 3.- Vázquez Espí, Carlos Analyse numérique / Madrid : García-Maroto, 2013. 2013. ISBN : 9788415793069 Autres : 4.- Demidóvich, B. P. Calcul numérique fondamental 3e éd. Madrid : Paraninfo, 1988. 1988. ISBN : 842830887X 5.- Gerald, Curtis F. Analyse numérique et ses applications 6e éd. Mexico [et autres] : Pearson Educación, 2000. 2000. ISBN : 9684443935 |
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| C0242604 | Thermodynamique | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ThermodynamiqueCódigo: C0242604 Imprimir Cours 2. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'objectif de ce cours est de fournir à l'étudiant les outils nécessaires pour comprendre les processus thermodynamiques ainsi que les principes et les lois qui les régissent, afin qu'il soit capable d'analyser et de résoudre de manière satisfaisante des problèmes dans le domaine de la thermodynamique. Prérequis Aucun Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique RK2 Comprendre des phénomènes de nature physique différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié RK7 Comprendre les lois et les principes de la physique, en identifiant leur structure logique et mathématique, leur fondement expérimental et les phénomènes qu’ils décrivent RS1 Appliquer les connaissances, concepts et méthodes les plus importants des différentes branches de la physique. RS4 Appliquer les méthodes mathématiques et numériques à la modélisation et à la résolution explicite de problèmes de physique et de ses disciplines connexes, en sélectionnant les outils appropriés et en interprétant les résultats. RS10 Appliquer les principes et les lois de la thermodynamique intervenant dans l’analyse des phénomènes physiques. Résultats d'apprentissage RA1 Identifier les aspects essentiels des phénomènes physiques, en les décrivant quantitativement et qualitativement à l’aide du formalisme thermodynamique RA2 Présenter et interpréter des informations thermodynamiques (graphiques, tableaux, etc.) RA3 Connaître le premier principe en tant que principe général de conservation de l’énergie, avec une fonction d’état, l’énergie interne. RA4 Énonce les principes de la thermodynamique, analyse leurs conséquences et les applique à la résolution de problèmes RA5 Comprend comment l’entropie et ses propriétés rendent compte du comportement thermodynamique des systèmes. RA6 Identifie les potentiels thermodynamiques et analyse le comportement thermodynamique des systèmes. Description des contenus - Principe zéro. Notion de température. - Relations thermodynamiques. - Équation thermodynamique fondamentale. - Processus thermodynamiques - Premier principe : travail, énergie interne et chaleur. Enthalpie. - Deuxième principe : l'entropie. - Potentiels thermodynamiques, équilibre et stabilité. - Systèmes ouverts, transitions de phase, points critiques. - Troisième principe. Activités de formation Activité de formation Nb d'heures* Heures en présentiel (8-12)** % de présence AP1.- Cours magistraux participatifs 24 4 100 AP2.- Séminaires ou cours pratiques 15 2,5 100 AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) 36 3 50 AP4.- Travail autonome 60 0 0 AP5.- Tutorat 12 0,6 30 AP6.- Épreuves de contrôle des connaissances 3 0,5 100 Système et critères d’évaluation Système d'évaluation Pondération min. % Pondération max. % SE1.- Activités pratiques (résolution de cas, de problèmes et de défis, réalisation de projets, exposés oraux, débats, etc.) 20 20 SE2.- Épreuves finales de connaissances 60 60 SE4.- Portfolio 20 20 |
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| C0242608 | Mécanique et ondes II / Mechanics and waves II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Mécanique et ondes II / Mechanics and waves IICódigo: C0242608 Imprimir Cours 2. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours, associé à « Mécanique et ondes I », fait partie du module « Mécanique et ondes ». Son objectif principal est de permettre aux étudiants de se familiariser avec la mécanique lagrangienne et la mécanique hamiltonienne, deux reformulations de la mécanique newtonienne sur lesquelles repose une grande partie de la physique fondamentale moderne (notamment la théorie quantique des champs et la relativité générale). Outre la compréhension des fondements conceptuels de ces formalismes, les étudiants devront être capables de les appliquer à la résolution de problèmes mécaniques. Par ailleurs, une introduction au problème à deux corps sera présentée, et la dynamique des particules interagissant par des forces centrales ainsi que les orbites qui en résultent seront abordées. Enfin, les conséquences de l’abandon de la notion classique d’espace et de temps absolus et de l’adoption des postulats de la relativité restreinte dans l’élaboration d’une théorie mécanique seront explorées. Prérequis Aucun prérequis Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique RK2 Comprendre des phénomènes de nature physique différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié RK5 Comprendre la portée et les limites de la physique classique qui ont conduit à la formulation de la relativité restreinte et générale, ainsi que de la mécanique quantique, pour aborder les nouveaux problèmes qui se posent en physique moderne. RK7 Comprendre les lois et les principes de la physique, en identifiant leur structure logique et mathématique, leur fondement expérimental et les phénomènes qu’ils décrivent RK12 Comprendre les théories, les lois et les modèles qui régissent les phénomènes physiques liés à la mécanique RS1 Appliquer les connaissances, concepts et méthodes les plus importants des différentes branches de la physique. RS4 Appliquer les méthodes mathématiques et numériques à la modélisation et à la résolution explicite de problèmes de physique et de ses disciplines connexes, en sélectionnant les outils appropriés et en interprétant les résultats. Résultats d'apprentissage RA5 Appliquer correctement les formulations lagrangienne et hamiltonienne à la résolution de problèmes de mécanique. RA6 Formule les équations du mouvement pour une force de type central, en les résolvant de manière complète et en obtenant les solutions du mouvement et les trajectoires. RA7 Formule et résout les équations d’un système s’écartant de sa position d’équilibre, en classant cet équilibre. RA8 Approfondit la connaissance des fondements de la relativité restreinte et de ses conséquences physiques les plus marquantes, en acquérant une maîtrise de l’étude de la cinématique et de la dynamique de la particule dans le contexte de l’espace-temps de Minkowski. Description des contenus - Mécanique lagrangienne. - Le problème à deux corps. Forces centrales. Orbites. - Mécanique hamiltonienne. - Mécanique relativiste. Activités pédagogiques AP1.- Cours magistraux participatifs AP2.- Séminaires ou cours d'application pratique AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) AP4.- Travail autonome Système et critères d'évaluation ING Le processus d'évaluation consistera à vérifier et à évaluer l'acquisition par l'étudiant des compétences requises. SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Travaux pratiques. Il s'agit de deux examens de mi-semestre passés pendant la période d'enseignement. - SE2 : Évaluation finale des connaissances. Il s'agit d'un examen final portant sur l'ensemble du programme du cours. - SE4 : Portfolio. Ce système d’évaluation comprend la réalisation et la remise d’environ quatre séries d’exercices, qui peuvent être effectués individuellement ou en petits groupes en fonction de l’avancement du cours. CRITÈRES D'ÉVALUATION Les modes d'évaluation décrits ci-dessus sont précisés par les critères d'évaluation suivants. Il existe deux sessions d'examens officielles : la session ordinaire et la session extraordinaire. SESSION ORDINAIRE La note finale de cette session correspond à la moyenne pondérée des éléments d'évaluation détaillés ci-dessous : - Activités pratiques (SE1) : 25 % de la note finale (12,5 % pour chaque examen de mi-semestre). - Évaluation finale des connaissances (SE2) : 60 % de la note finale. - Portfolio (SE4) : 15 % de la note finale. Pour que l'évaluation continue (composée du portfolio et des deux examens de mi-semestre) soit prise en compte, les étudiants doivent obtenir une note minimale de 4,0 à l'examen final de la session ordinaire. Dans le cas contraire, la note finale correspondra directement à la note obtenue à cet examen. Le cours est considéré comme validé lors de la session ordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. SESSION EXTRAORDINAIRE Si l’étudiant ne réussit pas le cours lors de la session ordinaire, il peut se présenter à la session extraordinaire. La session extraordinaire a lieu pendant la période d'examens de juillet (pour plus d'informations, consultez le calendrier académique). Elle consiste en un examen unique portant sur l'ensemble du contenu du cours. La note obtenue lors de la session extraordinaire correspond directement à la note obtenue à cet examen. Le cours est considéré comme validé lors de la session extraordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. SYSTÈME DE NOTATION L'article 5 du décret royal 1125/2003, du 5 septembre, établit le système de notation applicable aux matières des cursus universitaires au sein de l'Espace européen de l'enseignement supérieur. L'obtention des crédits correspondants nécessite la réussite aux examens ou aux épreuves d'évaluation associés au cours. Le niveau d'apprentissage atteint par les étudiants sera exprimé à l'aide de notes numériques sur une échelle de 0 à 10, avec une décimale, auxquelles une mention qualitative pourra être ajoutée : - 0–4,9 : Échec (SS). - 5,0–6,9 : Admis (AP). - 7,0–8,9 : Bien (NT). - 9,0–10 : Excellent (SB). La mention « Honneurs » (Matrícula de Honor) peut être attribuée aux étudiants qui obtiennent une note égale ou supérieure à 9,0. Le nombre de ces mentions ne peut dépasser 5 % des étudiants inscrits au cours au cours de l’année universitaire correspondante, sauf si le nombre d’étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule mention « Honours » peut être attribuée. ESP Le processus d’évaluation consistera à vérifier et à évaluer l’acquisition des compétences par l’étudiant. SYSTÈMES D’ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Activités pratiques. Elles consistent en la réalisation de deux examens partiels au cours de la période d’enseignement. - SE2 : Épreuves finales de connaissances. Elles correspondent à un examen final portant sur l'ensemble du programme du cours. - SE4 : Portfolio. Ce système d’évaluation comprend la réalisation et la remise d’environ quatre séries d’exercices, qui pourront être abordés individuellement ou en petits groupes en fonction de l’avancement du cours. CRITÈRES D’ÉVALUATION Les systèmes d’évaluation décrits ci-dessus se traduisent par les critères d’évaluation suivants. Il existe deux sessions officielles : la session ordinaire et la session extraordinaire. SESSION ORDINAIRE La note finale de cette session correspond à la moyenne pondérée de l’ensemble des épreuves d’évaluation détaillées ci-dessous : - Activités pratiques (SE1) : 25 % de la note finale (12,5 % pour chaque examen partiel). - Épreuves finales de connaissances (SE2) : 60 % de la note finale. - Portfolio (SE4) : 15 % de la note finale. Pour que l'évaluation continue (composée du portfolio et des deux examens partiels) soit prise en compte, les étudiants doivent obtenir une note minimale de 4,0 à l'examen final de la session ordinaire. Dans le cas contraire, leur note correspondra directement à celle obtenue à cet examen. Le cours est considéré comme validé lors de la session ordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. SESSION EXTRAORDINAIRE Si l’étudiant n’a pas réussi le cours lors de la session ordinaire, il pourra se présenter à la session extraordinaire. La session extraordinaire aura lieu pendant la période d'examens de juillet (pour plus d'informations, consultez le calendrier académique). Elle consiste en un examen unique portant sur l'ensemble du contenu de la matière. La note obtenue lors de la session extraordinaire correspond directement à celle obtenue à cet examen. La matière est considérée comme validée lors de la session extraordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. NOTES L’article 5 du décret royal 1125/2003, du 5 septembre, établit le système de notation applicable aux cours des formations relevant de l’Espace européen de l’enseignement supérieur. Ce système est le suivant : L’obtention des crédits correspondants implique la réussite aux examens ou aux épreuves d’évaluation associés. Le niveau d'apprentissage atteint par les étudiants sera exprimé par des notes numériques sur une échelle de 0 à 10, avec une décimale, auxquelles pourra s'ajouter la mention qualitative correspondante : - 0-4,9 : Échec (SS). - 5,0-6,9 : Admis (AP). - 7,0-8,9 : Bien (NT). - 9,0-10 : Très bien (SB). La mention « Mention d’honneur » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra pas dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l’année universitaire concernée, sauf si le nombre d’étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention d’honneur » pourra être attribuée. Bibliographie Bibliographie de base : 1.- A. Fernández Rañada Dynamique classique 1re éd. Alianza. 1994. ISBN : 8420681334 2.- H. Goldstein Mécanique classique Addison-Wesley. 1950. ISBN : 9780201025101 3.- J.R. Taylor Mécanique classique Reverté. 2013. ISBN : 8429143122 4.- S.T. Thornton, J.B. Marion Dynamique classique des particules et des systèmes Reverté. 1975. ISBN : 9788429140941 |
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| TOTAL: | 42 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Troisième année
PREMIER TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0242601 | Électromagnétisme I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Électromagnétisme ICódigo: C0242601 Imprimir Cours n° 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'étudiant acquerra les notions fondamentales de l'électromagnétisme : contexte historique de la physique, avec un accent particulier sur la bonne application des outils du calcul vectoriel à des problèmes pertinents d'électrostatique, de magnétostatique et à des problèmes comportant des conditions aux limites. Prérequis Aucun Compétences RA1 Maîtrise la description de base de la création des champs électromagnétiques par les charges et les courants, ainsi que de l'action des champs sur les charges. RA2 Connaît le comportement des milieux matériels en présence de champs électriques et magnétiques et sait calculer ces champs. RA3 Connaît et applique les techniques analytiques et numériques relatives aux problèmes aux limites pour le potentiel. RA4 Comprend et sait utiliser les équations de Maxwell sous leur forme différentielle et intégrale. Résultats d'apprentissage o RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique o RK2 Comprendre des phénomènes de nature physique différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes o RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié o RK7 Comprendre les lois et principes de la physique, en identifiant leur structure logique et mathématique, leur fondement expérimental et les phénomènes qu’ils décrivent o RK11 Comprendre les fondements et les concepts de base relatifs aux champs électriques et magnétiques, ainsi que l’interrelation entre ces champs et leur unification au sein de l’électromagnétisme o RS1 Appliquer les connaissances, les concepts et les méthodes les plus importants des différentes branches de la physique. o RS4 Appliquer les méthodes mathématiques et numériques à la modélisation et à la résolution explicite de problèmes de physique et de ses disciplines connexes, en sélectionnant les outils appropriés et en interprétant les résultats. Description des contenus Thème 1. Électrostatique Thème 2. Magnétostatique et courant électrique Thème 3. Problèmes aux limites Activités de formation Activité de formation | Nb d'heures (8-12) | Heures en présentiel | % de présentiel AP1.- Cours magistraux participatifs | 48 | 4 | 100 AP2.- Séminaires ou cours d'application pratique |30 |2,5 |100 AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) |72 |3 |50 AP4. – Travail autonome |120 |0 |0 AP5. – Tutorat | 24 |0,6 |30 AP6. – Évaluations |6 |0,5 |100 TOTAL 300 10,6 Système et critères d'évaluation Session ordinaire : Système d'évaluation Pondération % SE1.- Activités pratiques (résolution de cas, de problèmes et de défis, réalisation de projets, exposés oraux, débats, etc.) 30 SE2.- Épreuves finales de connaissances 60 SE4.- Portfolio 10 Session extraordinaire. Lors de la session de rattrapage, l'examen comptera pour 100 % de la note finale. Bibliographie Bibliographie de base : 1.- Griffiths, David J Introduction à l'électrodynamique / David J. Griffiths Harlow, Royaume-Uni, Pearson. 2014. ISBN : 1108420419 2.- Richard P. Feynman, Robert B. Leighton, Matthew Sands Les cours de physique de Feynman, vol. II, édition du nouveau millénaire : principalement l'électromagnétisme et la matière Basic Books. 2011. ISBN : 9780465024940 |
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| C0342300 | Approfondissement des méthodes numériques / Extension of Numerical Methods | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Approfondissement des méthodes numériques / Extension of Numerical MethodsCódigo: C0342300 Imprimir Cours n° 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Les objectifs de ce cours sont de permettre à l'étudiant d'apprendre les différentes méthodes numériques de résolution des équations différentielles, d'acquérir une maîtrise de l'utilisation des bibliothèques de simulation numérique, ainsi que d'apprendre à analyser des signaux à l'aide des transformées de Fourier et de Laplace. De plus, l'étudiant devra être capable de les appliquer à des problèmes pertinents en génie mathématique. Prérequis Il est indispensable d’avoir suivi (au préalable) les cours « Équations différentielles et équations aux différences », « Équations aux dérivées partielles et méthodes numériques » ou d’autres cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d'appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s'expriment généralement par l'élaboration et la défense d'arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d'étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions dans le respect de contraintes temporelles ou économiques strictes. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des documents écrits et autres dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité à formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, à construire des démonstrations et à transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique approprié. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. CE15 - Connaître différents modèles de simulation, la simulation stochastique, la gestion et la planification des systèmes logistiques ; et résoudre, à l’aide de logiciels, des cas de modèles de gestion et de planification de la production. Résultats d'apprentissage - Modéliser des phénomènes discrets à l’aide d’équations aux différences. - Modéliser des problèmes des sciences expérimentales à l’aide d’équations différentielles, de problèmes aux limites stationnaires et transitoires. - Comprend les concepts de bifurcation et de chaos. - Savoir approximer, à l’aide de la méthode la plus adaptée à la situation concrète, la solution d’équations différentielles ordinaires. - Connaît et applique les concepts de transformée de Fourier et de transformée de Laplace pour résoudre des problèmes de différents niveaux de complexité en ingénierie mathématique. Description du contenu On étudie le comportement des modèles linéaires et des équations différentielles non linéaires, en identifiant à la fois la stabilité des modèles et leur comportement à long terme. Diverses méthodes numériques de résolution des équations différentielles ordinaires (EDO) linéaires et non linéaires sont définies et comprises, et l’accent est mis sur la mise en œuvre informatique de plusieurs de ces modèles, tels que la méthode d’Euler, les méthodes de prédiction-correction ou la méthode de Runge-Kutta d’ordre 4. Des mécanismes numériques sont également développés pour la résolution d’équations différentielles ordinaires d’ordre supérieur et de systèmes d’équations différentielles ordinaires. Dans ce cas, on étudie également les systèmes d’équations différentielles ordinaires non linéaires et on explore leurs principales applications dans le domaine de l’ingénierie mathématique, telles que l’étude des populations, les applications en chimie industrielle ou en électronique, ainsi que les phénomènes de transport. La dernière partie du cours est consacrée à l’analyse des signaux, en partant des méthodes de régression linéaire et non linéaire, pour aboutir à l’utilisation des transformées de Fourier et de Laplace. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE Le système d’évaluation comprend trois volets : - SE1 : 20 %. Il s’agit d’ateliers organisés en cours portant sur la mise en œuvre informatique de méthodes numériques - SE2 : 20 %. Il s’agit d’études de cas pratiques dont l’évaluation repose sur un rapport final. En général, 2 à 4 études de cas sont réalisées au cours de l’année - SE3 : 60 %. Il s'agit d'épreuves écrites de vérification des connaissances. Un examen partiel à mi-parcours compte pour 20 % et un examen final pour les 40 % restants. SESSION EXTRAORDINAIRE La session extraordinaire consiste en un examen final portant sur l'ensemble du cours. La note de la session extraordinaire sera calculée comme suit : - 100 % de la note de l'examen théorique/pratique. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- D. A. Ovalle, M. Á. Bernal-Yermanos et J. A. Posada-Restrepo Mathématiques pour l'ingénierie. Méthodes numériques avec Python Politécnico Grancolombiano. 2017. ISBN : 978-958-8721- 2.- Steven Chapra et Raymond Canale Méthodes numériques pour les ingénieurs McGraw-Hill Interamericana de España S.L. 2011. ISBN : 6071504996 |
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| C0342301 | Développement orienté objet / Object Oriented Development | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Développement orienté objet / Object Oriented DevelopmentCódigo: C0342301 Imprimir Cours n° 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours s'articule autour d'une série de modules visant à améliorer et à perfectionner les techniques utilisées par l'étudiant dans la programmation et le test d'applications. Les modules qui composent ce cours sont les suivants : 1. Structures de données avancées. Ce module initie l'étudiant à des techniques spécifiques permettant de définir des structures de données qui modélisent la réalité. 2. Techniques algorithmiques. Ce module aborde différentes approches de la résolution algorithmique de problèmes pouvant être utilisées à différentes étapes de la résolution de problèmes par ordinateur. 3. Tests de programmes. L’objectif de ce module est de sensibiliser l’étudiant à l’importance des tests dans tout processus de développement. Il lui sera également enseigné les techniques les plus courantes pour tester les programmes et les systèmes informatiques. Prérequis Il est indispensable d’avoir suivi (au préalable) les cours « Fondements de la programmation et de l’informatique », « Structures de données et algorithmes I et II » et « Introduction à la programmation parallèle et distribuée », ou d’autres cours présentant des compétences et des acquis d’apprentissage similaires. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles, ainsi que des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique approprié. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. Résultats d'apprentissage - Comprendre le paradigme de la programmation orientée objet, ses fondements théoriques et les principes de son application pratique. - Utilise correctement les concepts d’objet et de classe, les relations de généricité et d’héritage, ainsi que les mécanismes associés au polymorphisme pour la construction de programmes corrects et faciles à maintenir. - Est capable de concevoir et de tester des programmes dans des environnements orientés objet spécifiques. - Il sait appliquer des bibliothèques et des frameworks orientés objet au développement d’applications. Description du contenu 1. Introduction à la POO. 1.1. Phases du développement logiciel. Méthodologies. 1.2. Diagrammes de conception. Langage UML. 2. Classes en Python. 2.1. Programmation impérative. 2.2. Objets et classes. 2.3. Encapsulation. 2.4. Modularité. 3. Héritage des classes. 3.1. Hiérarchie des classes. Encapsulation. 3.2. Classes abstraites et interfaces. 3.3. Gestion des erreurs. Exceptions. 3.4. Collections et génériques. Classes internes. 3.5. Polymorphisme. Concurrence. Interfaces fonctionnelles. 4. Conception de l'interface utilisateur. 4.1. Éléments des interfaces graphiques. 4.2. Disposition géométrique des composants. Mises en page. 4.3. Gestion des événements. Écouteurs. 4.4. Les frameworks Qt et Django. 4.5. Utilisation des graphiques. 5. Modèles de conception. 5.1. Concepts généraux des modèles de conception. 5.2. Exemples représentatifs en Python. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l'étudiant d'acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Le processus d’évaluation tiendra compte des différentes compétences. <b>Session ordinaire</b> L'évaluation se composera des éléments suivants : - 60 % provenant de deux examens théoriques/pratiques. - 40 % des travaux pratiques en laboratoire. La moitié correspondant au premier examen et l'autre moitié au second examen. <b>Session extraordinaire</b> L'évaluation se composera d'une seule partie (100 %), consistant en un examen théorique/pratique. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- David A. Ham Programmation orientée objet en Python pour les mathématiciens (3e édition) Auto-édité. 2023. ISBN : 979-886257750 2.- Krzysztof Postek, Alessandro Zocca, Joaquim A. S. Gromicho et Jeffrey C. Kantor Optimisation mathématique pratique avec Python Cambridge University Press. 2025. ISBN : 1009493507 3.- Luciano Ramalho Fluent Python : une programmation claire, concise et efficace (2e édition) O'Reilly Media. 2022. ISBN : 1492056359 4.- Steven F. Lott et Dusty Phillips Python Object-Oriented Programming (4e édition) Packt Publishing. 2021. ISBN : 1801077266 |
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| C0342302 | Recherche opérationnelle | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recherche opérationnelleCódigo: C0342302 Imprimir Cours n° 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Les objectifs généraux de ce cours sont les suivants : que l'étudiant : o Modélise des problèmes élémentaires de recherche opérationnelle. o Maîtrise les principes fondamentaux de l'algorithme du simplexe et de la dualité. o Résolvent des problèmes de programmation linéaire et interprètent correctement les résultats. o Connaisse les modèles classiques de programmation entière. o d’appliquer les conditions d’optimisation non linéaire dans des cas simples. o Résoudre à l'aide d'un logiciel des problèmes typiques de la recherche opérationnelle, en particulier ceux de programmation linéaire. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois fortement recommandé d’avoir suivi les cours d’Algèbre I et II, ainsi que d’avoir une expérience préalable des langages de programmation Python et VBA (Visual Basic for Applications). Compétences Compétences fondamentales et générales : CB2 - Les étudiants doivent être capables d'appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s'expriment généralement par l'élaboration et la défense d'arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d'étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des thèmes pertinents d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. Compétences transversales : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. Compétences spécifiques : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité à formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, à construire des démonstrations et à transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles, ainsi que des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. Résultats d'apprentissage o Modéliser des problèmes élémentaires de recherche opérationnelle. o Connaître les principes fondamentaux de l’algorithme du simplexe et de la dualité. o Résoudre des problèmes de programmation linéaire et interpréter correctement les résultats. o Connaître les modèles classiques de programmation entière. o Appliquer les conditions d'optimisation non linéaire dans des cas simples. o Résoudre à l'aide d'un logiciel des problèmes typiques de la recherche opérationnelle, en particulier ceux de programmation linéaire. Description du contenu PROBLÈMES CLASSIQUES DE MODÉLISATION EN RECHERCHE OPÉRATIONNELLE PROGRAMMATION LINÉAIRE - Fondements théoriques de l’algorithme du simplex - Algorithme du simplex - Initialisation de l'algorithme : méthode des pénalités et les deux phases - Fondements théoriques de la dualité - Algorithme dual du simplex - Initialisation de l'algorithme : méthode de la contrainte artificielle - Analyse de sensibilité et post-optimisation PROGRAMMATION ENTIÈRE - Méthode de ramification et de bornage PROGRAMMATION NON LINÉAIRE - Conditions de Karush-Kuhn-Tucker Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes qui composent chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SYSTÈMES D’ÉVALUATION SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l'étudiant doit répondre à diverses questions. SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. POIDS DES ÉLÉMENTS D'ÉVALUATION La note finale du cours lors de la SESSION ORDINAIRE sera calculée en pondérant les projets et les examens selon la répartition suivante : - Évaluation continue (60 %) + Épreuve partielle (20 %) + Projet en Python (40 %) - Examen final (40 %) SE1 et SE2 : projet en Python (40 %) ; SE3 : examen partiel + examen final (20 % + 40 %) La note finale du cours lors de la SESSION EXTRAORDINAIRE sera calculée en pondérant les projets et les examens de la manière suivante : - Évaluation continue (40 %) + Projet en Python (40 %) - Examen final (60 %) SE1 et SE2 : Projet en Python (40 %) ; SE3 : Examen final (60 %) Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- José Niño Mora Introduction à l'optimisation des décisions : méthodes et modèles de recherche opérationnelle. Éditions Pirámide. 2021. ISBN : 9788436845280 Complémentaire : 2.- Hillier, Frederick S. Recherche opérationnelle 7e éd. : McGraw-Hill Interamericana. 2002. ISBN : 9701034864 3.- Taha, Hamdy A. Recherche opérationnelle 9e éd. : Pearson Educación. 2012. ISBN : 9786073207966 |
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| C0342303 | Techniques d'optimisation et de contrôle | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Techniques d'optimisation et de contrôleCódigo: C0342303 Imprimir Cours n° 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Le cours « Optimisation et contrôle » destiné aux ingénieurs en mathématiques aborde des techniques clés telles que le calcul des variations, qui permet d’optimiser des fonctionnelles à l’aide de l’équation d’Euler-Lagrange, appliquée à des problèmes tels que celui de la brachistochrone. En matière de contrôle, on étudie les systèmes dynamiques, avec des régulateurs PID et un contrôle optimal basé sur le principe de Pontryagin. La programmation dynamique est abordée pour résoudre des problèmes séquentiels complexes, en utilisant le principe d’optimalité de Bellman, applicable aux problèmes discrets et continus. Prérequis Nous recommandons d’avoir des connaissances en calcul différentiel et intégral, en équations différentielles et en statistiques. Des connaissances en programmation en Python sont conseillées. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB1 - Que les étudiants aient démontré qu’ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d’étude qui s’appuie sur les bases de l’enseignement secondaire général, et qui se situe généralement à un niveau qui, bien qu’il s’appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects impliquant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d’étude ; CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude ; CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique ; CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé ; CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée à l’élaboration de solutions aux différents problèmes pouvant se poser dans le domaine de l’ingénierie mathématique, dans le respect de contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des travaux et des projets liés à l’ingénierie mathématique, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité de formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. Résultats d'apprentissage o Maîtriser les techniques d’analyse des équations aux dérivées partielles en formulation variationnelle. o Connaît les résultats d’existence et d’unicité des solutions faibles pour différents types d’équations aux dérivées partielles. o Formuler et résoudre des équations de programmation dynamique dans différentes situations. o Connaît et applique les résultats élémentaires du calcul des variations. o Modélise des problèmes de contrôle déterministe. o Connaît les fondements du contrôle stochastique. o Connaître le modèle du filtre de Kalman dans le cas discret. o Appliquer des techniques numériques à des problèmes de contrôle. Description du contenu Thème 1. Calcul des variations Thème 2. Techniques de contrôle optimal Thème 3. Programmation dynamique Thème 4. Régulation linéaire quadratique et filtre de Kalman À l'issue du cours, l'étudiant sera capable de : - Comprendre et appliquer le calcul des variations pour optimiser des fonctionnelles, en utilisant le principe d'Euler-Lagrange dans des problèmes de trajectoires et d'autres contextes. - Maîtriser les techniques de contrôle classique et de contrôle optimal, y compris la conception et l'analyse des contrôleurs ainsi que l'application du principe de Pontryagin - Développer des compétences en programmation dynamique pour décomposer et résoudre des problèmes séquentiels complexes, en appliquant le principe d’optimalité de Bellman dans des contextes discrets et continus. - Intégrer des connaissances théoriques et pratiques pour modéliser, analyser et résoudre des problèmes réels d’optimisation et de contrôle dans divers domaines de l’ingénierie et des sciences appliquées. - Utiliser des outils informatiques avancés pour mettre en œuvre et simuler des solutions optimales dans des systèmes dynamiques et des processus décisionnels. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE Évaluation continue : o Participation et assiduité + examen partiel + travaux (30 %) : - Assiduité régulière aux cours et aux activités prévues. - Participation active aux discussions et aux débats - Réalisation correcte et complète des exercices - Cas d'utilisation - Si l'ULAB est disponible, il comptera comme un examen partiel dans le cadre de l'évaluation continue ou Examen final (70 %) : examen de session ordinaire portant sur l'ensemble du programme. SI LE SEUIL D'ASSIDUITÉ (70 %) N'EST PAS ATTEINT, L'ÉVALUATION CONTINUE EST ÉCHOUÉE AVEC UN ZÉRO ET UNE MOYENNE EST CALCULÉE AVEC L'EXAMEN FINAL. SESSION EXTRAORDINAIRE (100 % d’examen) : Lors de la session extraordinaire, l'évaluation reposera uniquement sur un examen portant sur l'ensemble du programme du cours. L'examen comptera pour 100 % de la note finale. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- D. O. Anderson et John B. Moore Contrôle optimal : méthodes linéaires et quadratiques Dover Publications. 2007. ISBN : 9780486457666 2.- Donald E. Kirk Théorie du contrôle optimal : une introduction Dover Publications. 2024. ISBN : 048632432X 3.- Frederick S. Hiller et Gerald J. Lieberman Introduction à la recherche opérationnelle McGraw-Hill. 1991. ISBN : 8486862450 4.- Robert Grover Brown et Patrick Y. C. Hwang Introduction aux signaux aléatoires et au filtrage de Kalman appliqué Wiley. 2012. ISBN : 0470609699 |
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| C0342304 | Variable complexe et analyse de Fourier | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Variable complexe et analyse de FourierCódigo: C0342304 Imprimir Cours n° 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Connaître, étudier et appliquer les résultats théoriques et pratiques relatifs aux fonctions analytiques, en particulier aux fonctions élémentaires et à leurs compositions. Connaître et appliquer, pour l'intégration des fonctions holomorphes, le théorème de Cauchy-Gousart et la formule intégrale de Cauchy dans ses différentes versions pour les fonctions à variable complexe. Connaître et appliquer correctement le théorème de Cauchy sur les résidus et ses applications. Connaître la transformée de Fourier discrète et ses propriétés, et l'appliquer à la théorie des signaux : la transformée de Fourier rapide, le filtrage des signaux ; et l'appliquer au traitement d'images et à la compression audio. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d'appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s'expriment généralement par l'élaboration et la défense d'arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d'étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité à formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, à construire des démonstrations et à transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. Résultats d'apprentissage - Connaît les concepts de base des fonctions holomorphes. - Résout des intégrales en appliquant le théorème des résidus de Cauchy. - Maîtrise la transformée de Fourier rapide et le filtrage des signaux, et les applique à différents problèmes d’ingénierie : signaux, images et audio. Description du contenu - Introduction : les nombres complexes. - Fonctions analytiques. - Fonctions élémentaires. - Le théorème et la formule intégrale de Cauchy pour les fonctions à variable complexe. - Théorème des résidus de Cauchy et applications. - Théorie du signal : transformée de Fourier rapide, filtrage des signaux. - Applications de la théorie du signal au traitement d'images et à la compression audio. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Le processus d’évaluation consistera à vérifier et à évaluer l’acquisition des compétences par l’étudiant. SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l'étudiant doit répondre à diverses questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. CRITÈRES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation décrits ci-dessus se traduisent par les critères d'évaluation suivants : - Il existe deux sessions d'examen officielles : la session ordinaire et la session extraordinaire. +++SESSION ORDINAIRE+++ La note finale de cette session correspond à la moyenne pondérée d’un ensemble d’épreuves d’évaluation détaillées ci-dessous : -- deux séries d'exercices (SE1), chacune comptant pour 7,5 % de la note finale de la session ordinaire, qui seront réalisées individuellement ou en petits groupes pendant la période de cours (pour plus d'informations, consulter le calendrier). -- un rapport (SE2) sur un cas pratique, comptant pour 15 % de la note finale de la session ordinaire, qui sera réalisé individuellement ou en petits groupes à la fin de la période de cours (pour plus d’informations, consulter le calendrier). -- deux examens partiels (SE3) qui se dérouleront individuellement pendant la période de cours (pour plus d’informations, consulter le calendrier) et qui compteront pour 35 % de la note finale de la session ordinaire. *** Le cours est considéré comme validé lors de la session ordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0 ; dans le cas contraire, l'étudiant peut passer l'examen de la session ordinaire : il s'agit d'un examen unique portant sur l'ensemble du contenu du cours. +++SESSION EXTRAORDINAIRE+++ Si l'étudiant n'a pas réussi le cours lors de la session ordinaire, il pourra le rattraper lors de la session extraordinaire. La session extraordinaire aura lieu pendant la période d'examens de juillet (pour plus d'informations, consultez le campus virtuel). Elle consiste en un examen unique portant sur l'ensemble du programme de la matière. *** La matière est considérée comme validée lors de la session extraordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0. NOTES L’article 5 du décret royal 1125/2003, du 5 septembre, établit le système de notation applicable aux matières des cursus relevant de l’Espace européen de l’enseignement supérieur. Ce système est le suivant : L’obtention des crédits correspondants implique la réussite aux examens ou aux épreuves d’évaluation associés. Le niveau d'apprentissage atteint par les étudiants sera exprimé par des notes numériques sur une échelle de 0 à 10, avec une décimale, auxquelles pourra s'ajouter la mention qualitative correspondante : - 0-4,9 : Échec (SS). - 5,0-6,9 : Admis (AP). - 7,0-8,9 : Bien (NT). - 9,0-10 : Très bien (SB). La mention « Mention d’honneur » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra pas dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l’année universitaire concernée, sauf si le nombre d’étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention d’honneur » pourra être attribuée. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Murray R. Spiegel Variable complexe McGraw-Hill. 2011. ISBN : 6071505518 2.- Ruel V. Churchill et James Ward Brown Variable complexe et applications 7e éd. McGraw-Hill. 2010. ISBN : 8448142128 |
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DEUXIÈME TRIMESTRE
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| C0242605 | Électromagnétisme II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Électromagnétisme IICódigo: C0242605 Imprimir Cours n° 3. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'objectif de ce cours est de fournir à l'étudiant les notions de base de l'électrodynamique et de son lien avec la relativité restreinte. Prérequis Aucun prérequis Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique RK2 Comprendre des phénomènes de nature physiquement différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié RK7 Comprendre les lois et les principes de la physique, en identifiant leur structure logique et mathématique, leur fondement expérimental et les phénomènes qu’ils décrivent RK11 Comprendre les fondements et les concepts de base relatifs aux champs électriques et magnétiques, ainsi que l’interrelation entre ces champs et leur unification au sein de l’électromagnétisme RS1 Appliquer les connaissances, concepts et méthodes les plus importants des différentes branches de la physique. RS4 Appliquer les méthodes mathématiques et numériques à la modélisation et à la résolution explicite de problèmes de physique et de ses disciplines connexes, en sélectionnant les outils appropriés et en interprétant les résultats. Résultats d'apprentissage RA5 Connaître les aspects pertinents de la propagation des ondes électromagnétiques en milieu libre et en présence d’un contour RA6 Identifier les mécanismes d’émission des ondes électromagnétiques. RA6 Analyse les phénomènes de propagation et d’émission des ondes électromagnétiques. RA7 Démontre avoir assimilé le lien étroit entre l’électromagnétisme et la théorie de la relativité. Description des contenus Thème 1 : Conducteurs en équilibre électrostatique Thème 2 : Électrodynamique -Force électromotrice -Induction électromagnétique - Équations de Maxwell - Ondes électromagnétiques Thème 3 : Électromagnétisme et relativité. Thème 4 : Rayonnement électromagnétique et systèmes rayonnants. Activités pédagogiques AP1.- Cours magistraux participatifs AP2.- Séminaires ou cours d'application pratique AP3. – Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) AP4. – Travail autonome AP5. – Tutorat AP6. – Évaluations des connaissances Système et critères d'évaluation Évaluation continue Activité Pondération (%) SE1.- Activités pratiques 40 Examen partiel (20 %). Remise des questions et des problèmes non résolus en cours (20 %). SE2. – Épreuves finales de contrôle des connaissances. 60 Pour que la composante SE1 soit prise en compte dans la note finale, il est nécessaire d’obtenir une note minimale de 4/10 à l’examen final de la session ordinaire. Dans tous les autres cas, cette composante sera pondérée à 0/10. Évaluation finale extraordinaire Lors de la session extraordinaire, la note de l’examen compte pour 100 % dans la note finale. Bibliographie De base : 1.- Griffiths, David J. Introduction to Electrodynamics Pearson. 2014. ISBN : 9781292021423 2.- Jackson, J.D. Électrodynamique classique, Cambridge University Press. 2017. ISBN : 9781119770763 Complémentaire : 3.- R.P. Feynman, R.B. Leighton, M. Sands Les cours de physique de Feynman, vol. II : Édition du nouveau millénaire : principalement l'électromagnétisme et la matière : 02 Fonds éducatif interaméricain. 1972. ISBN : 9780465040841 |
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| C0242606 | Laboratoire expérimental I / Experimental Laboratory I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Laboratoire expérimental I / Experimental Laboratory ICódigo: C0242606 Imprimir Cours n° 3. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'objectif de ce cours est d'initier les étudiants à l'expérimentation en physique, à l'analyse des données et à la propagation des erreurs dans les domaines de la mécanique, de l'électromagnétisme et de la thermodynamique. Prérequis Aucun prérequis Compétences RK2 Comprendre des phénomènes de nature physique différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes RS2 Réaliser des calculs, des évaluations, des études, des rapports et des travaux pratiques afin de produire un travail de qualité dans le domaine de la physique. RS3 Estimer des ordres de grandeur pour interpréter des phénomènes de laboratoire dans le domaine de la physique et de ses disciplines, ainsi qu'en chimie. RS5 Utiliser des instruments électroniques et/ou des outils informatiques adaptés à la modélisation pour la recherche de solutions à des problèmes physiques. Acquis d'apprentissage RA1 Connaître les principes, les techniques et les instruments de mesure, ainsi que les phénomènes d’intérêt en mécanique et ondes, en thermodynamique et en électromagnétisme. RA2 Utilise de manière appropriée et efficace les appareils de mesure (mécanique et ondes, thermodynamique et électromagnétisme), en respectant les protocoles de prise de mesures, notamment ceux relatifs à la sécurité de l’expérimentateur. RA3 Sait évaluer les limites des méthodes de mesure dues aux interférences, à la simplicité des modèles et aux effets négligés dans la méthode de mesure (mécanique et ondes, thermodynamique et électromagnétisme). RA4 Représente graphiquement des données, extrait des informations de cette représentation, analyse les données, modélise et compare les résultats obtenus avec les lois physiques relatives à la mécanique et aux ondes, à la thermodynamique et à l’électromagnétisme. RA5 Documenter le processus de mesure en ce qui concerne son fondement, l’instrumentation requise et les conditions dans lesquelles il est valable, en effectuant une analyse complète selon le format IMRD (Mécanique et ondes, Thermodynamique et Électromagnétisme). RC1 Travailler de manière autonome à la gestion de projets liés aux différents domaines de la physique Description des contenus Six expériences seront réalisées : Travaux pratiques de mécanique : Chute libre Travaux pratiques de thermodynamique : 2. Loi des gaz parfaits 3. Conductivité thermique 4. Loi des gaz adiabatiques Travaux pratiques d'électromagnétisme : 5. Champ magnétique dans les bobines 6. Induction de Faraday Activités pédagogiques AP1.- Cours magistraux participatifs AP2. – Séminaires ou cours d’application pratique AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) AP4. – Travail autonome AP5. – Tutorat AP6. – Évaluations des connaissances AP10.- Activités en ateliers et/ou laboratoires Système et critères d'évaluation 1. Rédaction de rapports de laboratoire (SE1 + SE3, 40 %), dont l'un doit être rédigé sous forme d'article (SE2, 20 %) : un fichier PDF créé à l'aide de LaTeX à partir du modèle fourni et rédigé en anglais. Les autres rapports peuvent être présentés dans le format de l’étudiant, mais l’utilisation de LaTeX reste obligatoire............. 60 % 2. Cahier de laboratoire (SE3)............................................................................... 20 % 3. Épreuve orale (SE2)............................................................ 20 % |
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| C0342305 | Calcul stochastique | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Calcul stochastiqueCódigo: C0342305 Imprimir Cours n° 3. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'objectif de ce cours est de fournir aux étudiants une solide formation en analyse et modélisation des processus stochastiques, afin de leur permettre d'aborder des problèmes dynamiques soumis à l'incertitude dans divers contextes. À l'issue du cours, l'étudiant sera capable de : - Comprendre les principes fondamentaux des processus stochastiques et leur importance dans la modélisation des phénomènes aléatoires. - Analyser et caractériser les chaînes de Markov, en appliquant leurs propriétés à la résolution de problèmes mathématiques et à des applications concrètes. - Acquérir une compréhension approfondie des martingales et de leurs propriétés fondamentales, en les appliquant à l'analyse des jeux de hasard, de la finance et d'autres systèmes stochastiques. - Modéliser des phénomènes aléatoires à l’aide du mouvement brownien, en comprenant ses propriétés et son rôle en tant que fondement du calcul stochastique. - S’initier au calcul stochastique par le biais de l’intégration stochastique et de l’application de la formule d’Itô, en l’utilisant pour résoudre des équations différentielles stochastiques. - Formuler et résoudre des problèmes stochastiques à l’aide d’une approche théorique et analytique, avec des applications en physique, en ingénierie financière et dans d’autres domaines de l’ingénierie mathématique. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois fortement recommandé d’avoir suivi ou de suivre actuellement les cours de statistiques du cursus. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Les étudiants doivent être capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre du cursus. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité à formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, à construire des démonstrations et à transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE12 - Maîtriser et appliquer les concepts de statistique et d’inférence statistique à de grands ensembles de données. Résultats d'apprentissage o Connaît les fondements théoriques et les propriétés fondamentales des processus stochastiques. o Sait déterminer si un processus stochastique satisfait à la condition de Markov d’indépendance entre le futur et le passé, lorsque le présent est connu. o Travaille avec des modélisations stochastiques (chaînes de Markov, modèles de files d’attente). o Sait analyser les différentes propriétés des chaînes de Markov en temps discret et en temps continu. o Appliquer les techniques des processus stochastiques, en particulier celles des chaînes de Markov, à la formulation de modèles stochastiques et de Markov décrivant des phénomènes réels. o Connaît les processus de Wiener et leurs propriétés, ainsi que les principes de l’intégrale stochastique. Description du contenu Thème 0. Révision de la théorie des probabilités. - Espaces de probabilité, variables aléatoires et distributions de probabilité. - Espérance, variance et covariance. - Fonctions génératrices et transformées de Laplace. - Vecteurs aléatoires et distributions de probabilité conjointes. - Distribution normale multivariée. Thème 1. Introduction aux processus stochastiques. Définition et classification des processus stochastiques. Processus en temps discret et continu. Fonction d'autocorrélation. Stationnarité faible et forte. Thème 2. Chaînes de Markov en temps discret. - Définition et propriétés fondamentales. - Matrices de transition et chaînes régulières. - Distribution stationnaire et convergence. - Applications à la modélisation mathématique. Thème 3. Martingales en temps discret. - Définition et propriétés des martingales. - Martingales, sous-martingales et supermartingales. - Théorèmes de convergence des martingales. - Applications en finance. Thème 4. Chaînes de Markov en temps continu. - Processus de Markov en temps continu. - Générateurs infinitésimaux et semi-groupes de transition. - Processus de Poisson. - Processus de naissance et de mort. Thème 5. Mouvement brownien. - Définition et construction du mouvement brownien. - Propriétés fondamentales : continuité, indépendance des incréments et distribution normale. - Mouvement brownien en plusieurs dimensions. - Applications en physique et en finance (modèles de valorisation des actifs). Thème 6. Introduction au calcul stochastique : intégration stochastique. - Intégrale d'Itô et propriétés fondamentales. - Formule d'Itô et applications. - Applications en ingénierie financière et modélisation des systèmes dynamiques. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux modules composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation La note finale du cours lors de la SESSION ORDINAIRE sera calculée en pondérant les projets et les examens de la manière suivante : - Évaluation continue (60 %) : + Remise des exercices (20 %). + Activités pratiques en groupe (20 %). + Épreuve partielle non libératoire (20 %). - Examen final portant sur l'ensemble du cours (40 %) : une note minimale de 4,0 est requise pour être prise en compte dans la moyenne. Si la note de l'examen final est égale ou supérieure à 4,0, elle est prise en compte dans la moyenne générale avec l'évaluation continue, même si celle-ci est insuffisante. SE1 : Remise des exercices (20 %), SE2 : Activités pratiques en groupe (20 %) et SE3 : Examens (60 %) La note finale du cours lors de la SESSION EXTRAORDINAIRE correspond à 100 % de la note de l'examen final de cette session. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Richard Durrett Essentials of Stochastic Processes Springer. 2018. ISBN : 3319833316 |
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| C0342306 | Cryptographie et sécurité / Cryptography and Security | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cryptographie et sécurité / Cryptography and SecurityCódigo: C0342306 Imprimir Cours n° 3. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Dans ce cours, nous poserons les bases de la cryptographie moderne, une discipline fondamentale pour garantir la sécurité des systèmes et des communications numériques. La cryptographie est essentielle pour protéger les informations sensibles, garantir la confidentialité et instaurer la confiance à l'ère numérique. Pourquoi la cryptographie est-elle importante ? La cryptographie n’est pas seulement essentielle à la sécurité, elle joue également un rôle clé dans : • L'apprentissage automatique sécurisé et l'IA respectueuse de la vie privée. • La blockchain et les systèmes distribués. • Les communications sécurisées dans l’IoT et le cloud computing. • Les systèmes d’identité numérique et d’authentification. • La confidentialité des données et la conformité au RGPD. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois fortement recommandé d’avoir suivi ou de suivre actuellement les cours de programmation du cursus. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des thèmes pertinents d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour poursuivre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG1 - Esprit critique et d’autocritique, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et des propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles, ainsi que des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique approprié. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. Résultats d'apprentissage o Connaît et comprend les principes fondamentaux du codage et de la théorie de l’information. o Connaît et maîtrise avec aisance les principes du codage axés sur la compression des données, la correction d’erreurs et la sécurité. o Connaît l'état actuel des techniques cryptographiques et leur évolution historique. o Maîtrise les principaux algorithmes de chiffrement, tant à clé privée qu’à clé publique. o Connaître et maîtriser les principaux protocoles cryptographiques, leurs objectifs et leurs techniques. o Mettre en œuvre et programmer certains protocoles cryptographiques simples. Description du contenu Le cours compte 6 crédits ECTS et couvre : • Fondements théoriques : principes mathématiques qui sous-tendent les systèmes cryptographiques, notamment la théorie de l’information, la théorie des nombres et la complexité algorithmique. • Cryptographie symétrique : algorithmes de chiffrement par flux et par blocs, notamment DES et AES, ainsi que leurs modes de fonctionnement. • Fonctions de hachage : fonctions de hachage cryptographiques, leurs propriétés et leurs applications dans la vérification de l’intégrité et les signatures numériques. • Cryptographie asymétrique : systèmes cryptographiques à clé publique tels que RSA, l'échange de clés Diffie-Hellman et ElGamal. • Cryptographie à courbes elliptiques (ECC) : systèmes cryptographiques modernes basés sur des courbes elliptiques, offrant une sécurité accrue avec des tailles de clé plus réduites. • Cryptographie post-quantique : introduction aux systèmes cryptographiques résistants aux attaques par calcul quantique. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Dans l’espace de cours en ligne, vous pourrez consulter en détail les activités que vous devez réaliser, ainsi que les dates de remise, les critères d’évaluation et les grilles d’évaluation correspondantes à chacune d’entre elles. SESSION ORDINAIRE Pour valider le cours lors de la session ordinaire, vous devrez obtenir une note supérieure ou égale à 5,0 sur 10,0 à la note finale du cours (moyenne pondérée) et, en outre : IMPORTANT : la note moyenne de toutes les activités du cours doit être égale ou supérieure à 5,0 sur 10,0 pour pouvoir être prise en compte dans le calcul de la moyenne avec la note de l'examen. De même, la note de l’examen doit être égale ou supérieure à 4,0 sur 10,0 pour pouvoir être prise en compte dans la moyenne avec celle des activités. La note finale de cette session sera calculée selon le système d’évaluation suivant : Évaluation continue (40 % de la note finale) • Participation au forum et attitude quotidienne en classe : 5 % de la note finale. • Travaux pratiques TP1 et TP2 : 15 % chacun (30 % au total). – TP1 : mise en œuvre de systèmes cryptographiques classiques ou de principes mathématiques fondamentaux. – TP2 : mise en œuvre d’attaques contre des protocoles cryptographiques. • Participation au forum : 5 % de la note finale. • Attitude et travail en classe : 5 % de la note finale. – Projet global portant sur la cryptographie symétrique et/ou asymétrique. Examen final (60 % de la note finale) L'examen final évaluera votre compréhension globale de la cryptographie, notamment : • Les concepts théoriques et les fondements mathématiques. • L’analyse des protocoles cryptographiques. • Évaluation de la sécurité et analyse des vulnérabilités. • La résolution de problèmes à l'aide de techniques cryptographiques appropriées. SESSION EXTRAORDINAIRE Pour valider le cours lors de la session extraordinaire, il est nécessaire d’obtenir une note supérieure ou égale à 5,0 sur 10,0 à la note finale du cours (moyenne pondérée). Les étudiants devront rendre les travaux qui n’ont pas été validés lors de la session ordinaire, après avoir reçu les commentaires correspondants de l’enseignant, ainsi que ceux qui n’auraient pas été rendus. Les critères d’évaluation suivants s’appliquent : • La moyenne des travaux pratiques et la note de l’examen doivent être ≥ 5,0. • La moyenne pondérée finale doit être ≥ 5,0. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Luis Hernández Encinas La cryptographie Los libros de la Catarata. 2016. ISBN : 9788490971079 2.- María Isabel González Vasco et Ángel Luis Pérez del Pozo Cryptographie essentielle : principes fondamentaux pour la conception de schémas et de protocoles sécurisés Éditions de l'Université. 2021. ISBN : 978-958-792-2 3.- Pino Caballero Gil Introduction à la cryptographie RA-MA S.A. Éditions et publications. 2002. ISBN : 9788478975204 |
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| C0342307 | Gestion des données / Data Management | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Gestion des données / Data ManagementCódigo: C0342307 Imprimir Cours n° 3. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours a pour objectif de fournir aux étudiants les connaissances et les compétences nécessaires pour gérer, transformer et analyser efficacement des données, à l'aide de diverses techniques d'exploration, de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'extraction de connaissances. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois fortement recommandé d’avoir suivi ou d’être en train de suivre les cours de programmation du cursus. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour poursuivre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG1 - Esprit critique et d’autocritique, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et des propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d'un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE12 - Maîtriser et appliquer les concepts de statistique et d’inférence statistique à de grands ensembles de données. CE13 - Utiliser des méthodes de science des données (gestion, apprentissage automatique) dans le cadre du processus d’analyse de grands ensembles de données dans des environnements informatiques. CE14 - Développer et utiliser des outils de visualisation de grands volumes de données afin de pouvoir communiquer les résultats des analyses effectuées sur celles-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. Résultats d'apprentissage o Connaît les techniques applicables au traitement des données brutes afin de les affiner et de les préparer avant de procéder à leur analyse. o Connaît les méthodes permettant de traiter les données manquantes et de détecter les données erronées o Maîtrise des techniques de transformation permettant de réduire la dimensionnalité de grands volumes de données. o Connaît différentes techniques de regroupement et sait les appliquer pour obtenir des groupes homogènes. o Sait mener à bien un processus complet de nettoyage et de transformation d’un ensemble de données. o Connaît les principes fondamentaux de l’extraction et de l’analyse des données, ainsi que leurs liens avec d’autres disciplines. o Connaître les techniques de classification, d’association et de dépendance pour l’extraction de connaissances. Description du contenu Le cours « Gestion des données » aborde les thèmes suivants : o Thème 1. Principes fondamentaux de la gestion des données. o Thème 2. Stockage des données I : SQL o Thème 3. Techniques d'extraction de connaissances o Thème 4. Stockage des données II : NoSQL À l'issue du cours, l'étudiant sera capable de : - Gérer et stocker efficacement les données, en comprenant les différents modèles et architectures. - Transformer des données, en corrigeant les erreurs et en traitant les valeurs manquantes. - Explorer et sélectionner les données pertinentes, en recourant à l'analyse exploratoire et à la visualisation. - Réduire la dimensionnalité, en utilisant des techniques telles que l'ACP et le t-SNE pour optimiser l'analyse. - Appliquer des méthodes de regroupement et d'extraction de connaissances, telles que le clustering, la classification et les règles d'association. - Mettre en œuvre des solutions en Python, en développant des modèles applicables à des problèmes concrets. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE : Évaluation continue : - Participation et assiduité + résolution des cas pratiques (50 %) : - Assiduité régulière aux cours et aux activités programmées. - Participation active aux discussions et aux débats - Réalisation correcte et complète des cas pratiques. - Examen final portant sur l'ensemble du cours (50 %). La note des activités d'évaluation continue doit être égale ou supérieure à 5,0 sur 10,0 pour pouvoir être prise en compte dans la moyenne avec l'examen. Il en va de même pour la note de l'examen final, qui doit également être égale ou supérieure à 5,0 sur 10,0 pour pouvoir être prise en compte dans la moyenne avec les activités d'évaluation continue. SESSION EXTRAORDINAIRE : 100 % d’examen. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Anne-Christine BISSON SQL : Les fondements du langage Éditions ENI. 2021. ISBN : 9782409030376 2.- E. Redmond et J. R. Wilson Sept bases de données en sept semaines : guide des bases de données modernes et du mouvement NoSQL Pragmatic Bookshelf. 2012. ISBN : 9781934356920 3.- K. Chodorow MongoDB : le guide définitif (3e éd.) O’Reilly Media. 2019. ISBN : 9781491954461 4.- R. Elmasri et S. B. Navathe Fundamentals of Database Systems (7e éd.) Pearson. 2015. ISBN : 9780133970777 |
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| C0342308 | Simulation numérique / Numerical Simulation | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Simulation numérique / Numerical SimulationCódigo: C0342308 Imprimir Cours n° 3. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Les objectifs du cours se divisent en deux grands groupes. D'une part, l'étudiant apprendra les principales méthodes numériques de résolution des équations différentielles aux dérivées partielles (EDP). D'autre part, l'étudiant apprendra les principales techniques d'analyse et de traitement des solutions obtenues. Le premier groupe comprend les méthodes de résolution explicite et implicite des EDP, ainsi que les méthodes de recherche de solutions particulières (telles que les solutions stationnaires) des EDP. Le deuxième groupe se subdivise en algorithmes de gestion des grandes matrices et en utilisation des fonctionnelles et de l’analyse fonctionnelle pour comprendre et analyser les solutions des EDP obtenues dans le cadre du premier groupe d’objectifs. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois fortement recommandé d’avoir suivi ou de suivre actuellement les cours du module « Calcul numérique » ainsi que ceux de programmation du cursus. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions dans le respect de contraintes temporelles ou économiques strictes. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des documents écrits et autres dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité à formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, à construire des démonstrations et à transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique approprié. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. CE15 - Connaître différents modèles de simulation, la simulation stochastique, la gestion et la planification des systèmes logistiques ; et résoudre, à l’aide de logiciels, des cas de modèles de gestion et de planification de la production. Résultats d'apprentissage o Connaît les principes pratiques des méthodes des éléments finis, ainsi que les techniques permettant de les mettre en œuvre pour résoudre des problèmes dans des domaines polygonaux. o Maîtrise certains logiciels de simulation numérique. Description du contenu - Introduction à la simulation à l'aide d'équations différentielles. Les principales solutions des équations différentielles d'ordre 1 et 2 seront passées en revue. - Méthode des différences finies et méthode de Crank-Nicholson. La méthode des différences finies, tant explicite qu’implicite, ainsi que la méthode de Crank-Nicholson seront étudiées et mises en œuvre pour obtenir les solutions de : - Résolution numérique de l’équation des ondes. - Résolution numérique de l'équation de la chaleur. - Résolution numérique de l’équation de Laplace. - Résolution d’équations aux dérivées partielles avec différentes formes de conditions aux limites et de conditions de bord. Les conditions de bord homogènes et non homogènes seront abordées. - Traitement des matrices creuses. Une étude sera menée sur la manière de mettre en œuvre numériquement la résolution des matrices creuses et sur ses avantages par rapport aux méthodes conventionnelles de résolution des systèmes d’équations. - Méthode des éléments finis. Une introduction à la méthode des éléments finis et à la formulation variationnelle sera proposée. La méthode sera d’abord mise en œuvre pour la résolution d’équations différentielles ordinaires (EDO), puis pour la résolution d’équations différentielles partielles (EDPS) du second ordre. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE Évaluation continue : - Ateliers et devoirs (35 %). *** Les travaux dont la part dans l'évaluation continue dépasse 25 à 30 % seront notés sur 10. - Examen de la session ordinaire (65 %) : examen final (portant sur l'ensemble du cours). *** Une note minimale de 4,5 sur 10,0 est requise à cet examen pour que la note puisse être moyennée avec celle des ateliers et des devoirs. Le cours est considéré comme validé lors de la session ordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0 sur 10,0. SESSION EXTRAORDINAIRE Lors de la session extraordinaire, l’étudiant(e) sera évalué(e) sur l’ensemble des contenus dispensés dans le cadre du cours lors d’un examen unique. La note attribuée lors de cette session correspondra à celle obtenue à cet examen (ni les ateliers ni les devoirs ne seront pris en compte). La matière est considérée comme validée lors de la session extraordinaire si la note finale est égale ou supérieure à 5,0 sur 10,0. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Juan Carlos Jiménez Bedolla Méthodes numériques avec Python Université nationale autonome du Mexique. 2022. ISBN : 978-607-30-58 2.- O. C. Zienkiewicz La méthode des éléments finis Reverté. 2010. ISBN : 978-84-291-91 3.- Steven Chapra et Raymond Canale Méthodes numériques pour les ingénieurs McGraw-Hill Interamericana de España S.L.. 2011. ISBN : 6071504996 |
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| C0342309 | Intelligence artificielle | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Intelligence artificielleCódigo: C0342309 Imprimir Cours n° 3. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Le cours « Introduction à l'intelligence artificielle » est conçu pour offrir aux étudiants en génie mathématique une vue d'ensemble des concepts, techniques et applications fondamentaux de l'IA. Il couvre aussi bien les principes de base, tels que la définition et l'impact de l'IA dans différents secteurs, que le développement de modèles pratiques. Les étudiants apprendront à mettre en œuvre des modèles de classification (de base et avancés) et de régression, exploreront l’analyse des données à travers les séries chronologiques et seront initiés aux réseaux neuronaux et à l’apprentissage non supervisé. L'accent est mis sur une approche pratique, à l'aide d'outils et de langages tels que Python, afin de résoudre des problèmes concrets tout en acquérant une base théorique solide. À l’issue de la formation, l’étudiant sera capable de (objectifs d’apprentissage) : - Acquérir une connaissance approfondie du sujet et de ses applications les plus courantes. - Mettre en œuvre différents modèles à l’aide de la syntaxe du langage de programmation Python. - Apprendre et analyser comment entraîner des modèles d’intelligence artificielle - d'appliquer des modèles d'IA à des problèmes concrets de nature variée. Prérequis Nous recommandons d’avoir des connaissances en langage de programmation Python, car celui-ci sera utilisé comme langage principal dans ce cours. Il est recommandé d’avoir suivi les cours d’analyse numérique, de techniques d’optimisation et de contrôle, ainsi que d’algèbre linéaire. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour poursuivre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG1 - Esprit critique et d’autocritique, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et des propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d'un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. CE12 - Maîtriser et appliquer les concepts de statistique et d’inférence statistique à de grands ensembles de données. CE13 - Utiliser des méthodes de science des données (gestion, apprentissage automatique) dans le cadre du processus d’analyse de grands ensembles de données dans des environnements informatiques. CE14 - Développer et utiliser des outils de visualisation de grands volumes de données afin de communiquer les résultats des analyses effectuées sur celles-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. Résultats d'apprentissage o Comprendre l'évolution historique de l'intelligence artificielle et identifier les caractéristiques d'un système/agent intelligent. o Identifier le type de recherche (aveugle / avec heuristique / entre adversaires) le plus adapté pour résoudre un problème donné et mettre en œuvre ce mécanisme de recherche. o Concevoir une heuristique adaptée à un problème donné. o Identifier quel type d’apprentissage (supervisé, non supervisé) est le plus adapté à un problème donné et mettre en œuvre la stratégie d’apprentissage la plus appropriée. o Résoudre des problèmes de complexité variée à l’aide de techniques d’intelligence artificielle. o Appliquer des techniques avancées d’intelligence artificielle à la conception et au développement d’applications. Description du contenu Le cours « Intelligence artificielle » de la licence en ingénierie mathématique de l’université Alfonso X el Sabio aborde les thèmes suivants : - Thème 0. Fondements de l’IA. - Thème 1. Modèles de classification. - Thème 2. Modèles de régression. - Thème 3. Séries chronologiques et IA. - Thème 4. Introduction aux réseaux neuronaux. - Thème 5. Modèles non supervisés et d'apprentissage par renforcement. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., dans le cadre d’un travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE (évaluation continue + examen final) : +++ Évaluation continue : participation et assiduité + résolution des cas pratiques (50 %). - Assiduité régulière aux cours et aux activités programmées. - Participation active aux discussions et aux débats. - Réalisation correcte et complète des cas d'utilisation. +++ Examen final : examen de session ordinaire portant sur l'ensemble du programme du cours (50 %). - Une note minimale de 4,0 à cet examen sera requise pour qu’elle puisse être prise en compte dans le calcul de la note finale avec l’évaluation continue. Dans ce cas, la moyenne sera calculée même si la note obtenue dans cette dernière soit inférieure à 5,0. SESSION EXTRAORDINAIRE : Lors de la session extraordinaire, l'évaluation reposera uniquement sur un examen portant sur l'ensemble du contenu du cours. L'examen comptera pour 100 % de la note finale. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Charu C. Aggarwal Algebra linéaire et optimisation pour l'apprentissage automatique Springer. 2020. ISBN : 3030403432 2.- Eloy Vicente Cestero et Alfonso Mateos Caballero Intelligence artificielle : fondements mathématiques, algorithmiques et méthodologiques 978-84-09-46911-6. 2023. ISBN : 8409469111 3.- John D. Kelleher, Brian Mac Namee et Aoife D'Arcy Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics, deuxième édition : Algorithmes, exemples détaillés et études de cas The MIT Press. 2020. ISBN : 0262044692 4.- Peter J. Brockwell (auteur), Richard A. Davis Introduction aux séries chronologiques et aux prévisions (Springer Texts in Statistics) 3e éd. Springer International Publishing AG. 2016. ISBN : 9783319298528 |
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| TOTAL: | 42 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Quatrième année
PREMIER TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0342602 | Physique quantique I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Physique quantique ICódigo: C0342602 Imprimir Cours n° 4. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'objectif de ce cours est de permettre à l'étudiant d'acquérir ses premières compétences en physique quantique, dernière des grandes branches de la physique et d'une actualité absolue en raison de ses applications technologiques, et plus particulièrement en théorie quantique classique. L’étudiant·e est censé·e acquérir une compréhension conceptuelle de la physique sous-jacente aux phénomènes qui ont conduit l’humanité au développement formel de ce domaine de connaissance, en utilisant les premières formulations mathématiques et des concepts tels que la quantification de l’énergie dans les interactions et la dualité onde-particule tant du rayonnement électromagnétique que de la matière. L’étudiant(e) doit également être capable de résoudre des problèmes relativement complexes relevant de la théorie quantique classique. Prérequis Aucun Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique RK2 Comprendre des phénomènes de nature physique différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié RK5 Comprendre la portée et les limites de la physique classique qui ont conduit à la formulation de la relativité restreinte et générale, ainsi que de la mécanique quantique, afin d’aborder les nouveaux problèmes qui se posent en physique moderne. RK6 Connaître les principes des mathématiques et des statistiques qui sous-tendent les études de physique dans les systèmes classiques et quantiques RK7 Comprendre les lois et les principes de la physique, en identifiant leur structure logique et mathématique, leur fondement expérimental et les phénomènes qu’ils décrivent RK8 Comprendre les concepts fondamentaux de la physique quantique dans la modélisation des phénomènes à l’échelle atomique et subatomique RS1 Appliquer les connaissances, concepts et méthodes les plus importants des différentes branches de la physique. Résultats d'apprentissage RA1 Utiliser les fondements expérimentaux de la physique quantique et ses postulats pour analyser de manière appropriée des exercices et/ou des expériences de laboratoire. RA2 Appliquer de manière appropriée la formulation mathématique de la mécanique quantique à des systèmes unidimensionnels et tridimensionnels simples afin de mener à bien des activités pratiques. RA3 Comprendre la nature duale des entités microscopiques et ses conséquences sur leurs caractéristiques et leur description. RA4 Connaît les fondements expérimentaux de la physique quantique et maîtrise aisément les ordres de grandeur des différentes grandeurs physiques à l’échelle atomique. Description des contenus Thème 1 : Rayonnement thermique et postulat de Planck. Thème 2 : Propriétés corpusculaires du rayonnement électromagnétique. Thème 3 : Hypothèse de Broglie et propriétés ondulatoires de la matière. Thème 4 : Modèles atomiques classiques et semi-classiques. Thème 5 : Formulation ondulatoire de la mécanique quantique. Thème 6 : Équation de Schrödinger indépendante du temps. Thème 7 : Modèle atomique de Schrödinger. Activités de formation Activité de formation Nb d'heures* Heures en présentiel (8-12)** % de présence AP1.- Cours magistraux participatifs 48 4 100 AP2.- Séminaires ou cours d'application pratique 30 2,5 100 AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) 72 3 50 AP4.- Travail autonome 120 0 0 AP5.- Tutorat 24 0,6 30 AP6.- Évaluations des connaissances 6 0,5 100 TOTAL 300 10,6 Système et critères d'évaluation Le processus d'évaluation consistera à évaluer le degré d'acquisition des compétences associées à la matière par l'étudiant(e). SESSION ORDINAIRE – ÉVALUATION CONTINUE L'évaluation continue comprendra les épreuves suivantes : -- un cas pratique, comptant pour 20 % de la note finale du cours, que les étudiants réaliseront en petits groupes tout au long du semestre ; cette étude de cas impliquera la remise d’un ou plusieurs travaux, dont chacun sera évalué et aura un poids correspondant dans la note de l’étude de cas. Les dates de remise seront communiquées suffisamment à l’avance. -- un examen partiel, comptant pour 20 % de la note finale du cours. La date du premier examen, qui portera sur les thèmes 1 à 3, sera communiquée suffisamment à l'avance (il aura lieu au cours du mois de novembre). -- un examen final, représentant 60 % de la note finale du cours, au cours duquel seront évalués tous les contenus (thèmes) enseignés et qui aura lieu à la date fixée par l’université pour l’examen de la session ordinaire (communiquée officiellement au début du semestre). ***** La moyenne pondérée de l’ensemble de ces évaluations ne sera calculée que si la note obtenue à l’examen final est égale ou supérieure à 4,0 points sur 10. Par ailleurs, seuls les examens feront l’objet d’une révision. ***** L'étudiant(e) aura validé le cours lors de la session ordinaire si et seulement s'il/elle obtient une note finale (moyenne pondérée de toutes les épreuves d'évaluation) égale ou supérieure à 5,0 points sur 10. Dans le cas contraire, l’étudiant(e) pourra valider le cours lors d’une session extraordinaire. SESSION EXTRAORDINAIRE Lors de cette session, l’étudiant(e) sera évalué(e) sur l’ensemble des contenus (thèmes) enseignés lors d’un examen final qui aura lieu à la date fixée par l’université pour l’examen de la session extraordinaire. La note attribuée lors de cette session sera uniquement et exclusivement celle obtenue à cet examen ; la matière sera considérée comme validée si cette note est égale ou supérieure à 5,0 points sur 10. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Juan José Gómez Cadenas Mécanique quantique : introduction et applications Éditions Paraninfo. 2012. ISBN : 8498825126 2.- Robert Martin Eisberg et Robert Resnick Physique quantique : atomes, molécules, solides, noyaux et particules Éditions Limusa S.A. de C.V. (Mexique). 1978. ISBN : 978-968180419 Complémentaire : 3.- Alberto Galindo et Pedro Pascual Mécanique quantique Éditions Reverte. 1991. ISBN : 8429158801 4.- Ramón Fernández et José Luis Sánchez 100 problèmes de physique quantique Alianza Editorial. 2001. ISBN : 8420686336 Autres : 5.- David J. Griffiths Introduction à la mécanique quantique Cambridge University Press. 2018. ISBN : 1107189632 6.- J. J. Sakurai J. J. Sakurai – Mécanique quantique moderne Addison-Wesley. 2017. ISBN : 1108422411 |
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| C0442300 | Apprentissage automatique | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apprentissage automatiqueCódigo: C0442300 Imprimir Cours n° 4. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours a pour objectif de présenter progressivement les concepts de base et avancés de l'apprentissage automatique. Au début du cours, nous aborderons les fondements de l'apprentissage automatique supervisé, avant de passer aux modèles d'apprentissage profond ou « deep learning ». Le cours se terminera par les modèles d'analyse non supervisée. Les connaissances nécessaires pour comprendre les modèles de réseaux neuronaux présentés dans ce cours comprennent des concepts théoriques fondamentaux, ainsi que la capacité à construire vos propres modèles à l'aide du langage de programmation Python. Pour y parvenir, nous associerons les concepts théoriques à des cas d'utilisation, ce qui permettra de vérifier les résultats obtenus sur des problèmes concrets. Prérequis Nous vous recommandons d’avoir des connaissances en langage de programmation Python, car celui-ci sera utilisé comme langage de programmation principal dans ce cours sur l’apprentissage automatique (Machine Learning). Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB1 - Que les étudiants aient démontré qu’ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d’étude s’appuyant sur les bases de l’enseignement secondaire général, et se situant généralement à un niveau qui, bien qu’il s’appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects impliquant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d’étude ; CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude ; CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique ; CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé ; COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité d’énoncer des propositions dans différents domaines des mathématiques, de construire des démonstrations et de transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE2 - Connaître les démonstrations rigoureuses de certains théorèmes classiques dans différents domaines des mathématiques. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. Résultats d'apprentissage o Comprendre la relation entre la complexité des modèles d’apprentissage, les caractéristiques des données d’entraînement et le surajustement, et connaître les mécanismes permettant de l’éviter. o Développe des compétences pour concevoir les étapes d’un processus complet d’analyse de données basé sur des techniques d’apprentissage automatique o Sait appliquer correctement les techniques d’apprentissage automatique pour obtenir des résultats fiables et significatifs. o Connaît les techniques les plus représentatives et actuelles d’apprentissage non supervisé, semi-supervisé et supervisé, avec et sans renforcement. o Connaît les techniques d’apprentissage profond o Identifie les techniques d’analyse de données appropriées en fonction du problème o Maîtrise les outils et les environnements de travail les plus récents dans le domaine de l'apprentissage automatique. o Connaît les techniques d’analyse de données complexes de différents types. Description du contenu Thème 0. Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique Thème 1. Modèles de classification et de régression Thème 2. Réseaux neuronaux Thème 3. Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) Thème 4. Réseaux neuronaux récurrents (RNN) Thème 5. Traitement du langage naturel Thème 6. Modèles non supervisés À l'issue de ce cours, l'étudiant sera capable de : - Acquérir une connaissance approfondie de l'apprentissage automatique et de ses applications les plus courantes. - Mettre en œuvre différents modèles à l'aide de la syntaxe du langage de programmation Python. - Apprendre et analyser comment entraîner des modèles d’apprentissage automatique. - Appliquer des modèles d’apprentissage automatique à divers problèmes concrets. - Comprendre et utiliser correctement les outils et techniques de déploiement de modèles préalablement entraînés. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE (pondération des études de cas : 50 %, pondération de l’examen : 50 %) : 1) Participation et assiduité + résolution des études de cas (50 %) : a) Assiduité régulière aux cours et aux activités programmées. b) Participation active aux discussions et aux débats c) Réalisation correcte et complète des cas pratiques 2) Examen final (50 %) : examen de la session ordinaire comprenant 50 % de questions théoriques et 50 % d'études de cas. Une note minimale de 3 est requise pour valider le cours. SI LE TAUX DE PRÉSENCE N’ATTEINT PAS 70 %, L’ÉVALUATION CONTINUE EST SUSPENDUE AVEC UNE NOTE DE ZÉRO ET UNE MOYENNE EST CALCULÉE AVEC LA NOTE DE L’EXAMEN FINAL SESSION EXTRAORDINAIRE (100 % d’examen) : Lors de la session extraordinaire, l’évaluation reposera uniquement sur un examen portant sur l’ensemble du contenu du cours. L'examen comptera pour 100 % dans l'évaluation finale. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Charu C. Aggarwal Algebra linéaire et optimisation pour l'apprentissage automatique Springer. 2020. ISBN : 3030403432 2.- Eloy Vicente Cestero et Alfonso Mateos Caballero Intelligence artificielle : fondements mathématiques, algorithmiques et méthodologiques 978-84-09-46911-6. 2023. ISBN : 8409469111 3.- John D. Kelleher, Brian Mac Namee et Aoife D'Arcy Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics, deuxième édition : Algorithmes, exemples détaillés et études de cas The MIT Press. 2020. ISBN : 0262044692 4.- Peter J. Brockwell (auteur), Richard A. Davis Introduction aux séries chronologiques et aux prévisions (Springer Texts in Statistics) 3e éd. Springer International Publishing AG. 2016. ISBN : 9783319298528 |
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| C0442301 | Modèles de gestion et de production / Management and Production Models | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Modèles de gestion et de production / Management and Production ModelsCódigo: C0442301 Imprimir Cours n° 4. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Le cours « Modèles de gestion et de production » offre aux étudiants en génie mathématique une vision globale de la gestion et de la production de projets, en combinant des techniques mathématiques avec des méthodologies agiles telles que Scrum et Kanban. Les processus, outils et modèles appliqués à la planification, à l'exécution et à l'optimisation de projets dans différents environnements de production seront explorés. Au cours de ce cours, les étudiants acquerront les compétences nécessaires pour : - Appliquer des modèles mathématiques à la gestion de projets, à l’optimisation des stocks, à l’ordonnancement des tâches et à la gestion des files d’attente. - Mettre en œuvre des méthodologies agiles à l’aide d’outils tels que Jira et Figma pour organiser les flux de travail et améliorer la productivité. - Modéliser et résoudre des problèmes de fiabilité, de remplacement et de maintenance dans différents contextes de production. - Comprendre et appliquer des modèles de simulation, y compris la génération de nombres et de variables aléatoires à des fins d’analyse et de prise de décision. - Intégrer des techniques mathématiques à des approches de gestion modernes afin d’améliorer l’efficacité et l’adaptabilité de la production. Ce cours allie théorie et pratique à travers des études de cas concrets et des outils logiciels, permettant ainsi aux étudiants de relever les défis de la gestion de projets dans des environnements industriels et technologiques. Prérequis Aucune connaissance préalable spécifique n’est requise, mais des bases en mathématiques sont recommandées. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour poursuivre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG1 - Esprit critique et d’autocritique, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES : CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d'un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE12 - Maîtriser et appliquer les concepts de statistique et d’inférence statistique à de grands ensembles de données. CE13 - Utiliser des méthodes de science des données (gestion, apprentissage automatique) dans le cadre du processus d’analyse de grands ensembles de données dans des environnements informatiques. CE14 – Développer et utiliser des outils de visualisation de grands volumes de données afin de pouvoir communiquer les résultats des analyses effectuées sur celles-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. CE15 - Connaître différents modèles de simulation, la simulation stochastique, la gestion et la planification des systèmes logistiques ; et résoudre, à l’aide de logiciels, des cas de modèles de gestion et de planification de la production. Résultats d'apprentissage o Identifie et classe divers modèles de gestion des stocks, d’ordonnancement des tâches, de planification de projets et de files d’attente, ainsi que leurs éléments et propriétés. o Identifie les problèmes de fiabilité, de remplacement et de maintenance, les modélise et les résout. o Résout à l’aide d’un logiciel des cas de modèles de gestion et de planification de la production. Description du contenu Ce cours offre aux étudiants en ingénierie mathématique une vision pratique de la gestion et de la production de projets à l’aide de méthodologies agiles telles que Scrum et Kanban. L’utilisation d’outils numériques tels que Jira et Figma sera explorée pour planifier, exécuter et assurer le suivi de projets dans des environnements de production. Les concepts clés de la gestion de projets seront abordés, notamment la planification agile, la gestion d’équipes, la simulation de processus et l’optimisation des flux de travail, en intégrant des approches mathématiques pour la prise de décision et l’amélioration continue. Contenu général Unité 1 : Principes fondamentaux de la gestion de projet Introduction à la gestion de projet : principes de base et évolution historique. Comparaison entre les méthodologies traditionnelles et agiles. Rôles clés dans la gestion de projet : Product Owner, Scrum Master et équipe de développement. Application de modèles mathématiques à la gestion de projet. Unité 2 : Méthodologies agiles et outils de gestion Introduction à Scrum et Kanban : principes et différences. Utilisation de Jira pour la gestion de projets agiles. Organisation du backlog, hiérarchisation des tâches et planification des sprints. Mise en place de tableaux Kanban et Scrum dans Jira. Gestion visuelle du travail et optimisation des flux. Unité 3 : Planification de projets avec Jira Création et gestion du backlog : épopées, récits d'utilisateurs et tâches. Estimation des tâches et affectation des ressources. Élaboration du calendrier du projet et suivi de l'avancement. Analyse de la charge de travail et optimisation des performances de l'équipe. Module 4 : Exécution et suivi des projets Suivi du travail de l'équipe via Jira. Utilisation des graphiques « burn-down » et des diagrammes de flux cumulatif. Contrôle qualité et gestion des risques dans les projets agiles. Résolution des incidents et rapports dans Jira. Unité 5 : Conception et prototypage avec Figma Introduction à Figma en tant qu’outil de prototypage. Création de wireframes et de prototypes interactifs. Collaboration en équipe et révision des prototypes en temps réel. Documentation de la conception et préparation pour le développement. Unité 6 : Clôture des projets et évaluation Validation des livrables et clôture du projet. Évaluation des résultats et des indicateurs de performance. Réflexion sur les processus et amélioration continue. Éthique et bonnes pratiques dans la gestion de projets agiles. Compétences - Comprendre et appliquer les méthodologies agiles dans la gestion de projets. - Utiliser des outils numériques tels que Jira et Figma pour planifier, exécuter et suivre des projets. - Développer des compétences analytiques pour l'optimisation des flux de travail et l'affectation des ressources. - Mettre en œuvre des modèles mathématiques pour la prise de décision dans la gestion de projets. - Résoudre des problèmes grâce à la gestion visuelle et à la simulation de scénarios de production. À qui s'adresse ce cours ? Ce cours s'adresse aux étudiants en ingénierie mathématique et aux professionnels souhaitant appliquer des méthodologies agiles à la gestion de projets, en combinant des approches analytiques et des outils numériques afin d'améliorer l'efficacité et la productivité. Prérequis des participants Pour tirer le meilleur parti de ce cours, il est recommandé : Des connaissances de base en mathématiques appliquées. Avoir accès à Internet et savoir utiliser les outils numériques. Une bonne maîtrise des environnements de travail collaboratifs. Méthodologie Le cours repose sur une approche pratique, dans laquelle les étudiants appliqueront directement les concepts à des projets concrets à l'aide de Jira et Figma. L'apprentissage actif sera encouragé par le biais de simulations, de la résolution de cas concrets et du travail en équipe. Les cours théoriques seront combinés à des exercices pratiques de mise en œuvre des outils numériques, garantissant ainsi une expérience d'apprentissage appliquée et dynamique. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation ÉVALUATION CONTINUE : L'évaluation continue repose sur la participation active de l'étudiant et ses progrès dans les domaines suivants : 30 % Exercices d'application : Les étudiants devront réaliser des exercices liés à la gestion de projets, à l'utilisation de Jira pour Scrum et Kanban, ainsi qu'à la conception de prototypes dans Figma. Ces exercices permettront d'évaluer la compréhension et la mise en pratique de concepts clés, tels que la planification des sprints, la gestion du backlog et la création de prototypes. Format : exercices individuels avec des remises périodiques. 30 % Projet pratique : Au cours de la formation, les étudiants développeront un projet dans lequel ils mettront en œuvre des méthodologies agiles (Scrum ou Kanban) et utiliseront Jira et Figma. Phases d’évaluation : - Définition du périmètre et des objectifs. - Création et gestion du backlog dans Jira. - Conception du prototype dans Figma. - Présentation et soutenance du projet final. Chaque étape doit être validée avec une note minimale de 5 sur 10 pour pouvoir passer à la suivante. 40 % Épreuve théorique : Un examen sous forme de QCM sera organisé afin d'évaluer la compréhension de concepts théoriques tels que les méthodologies agiles, les rôles clés dans la gestion de projet et l'utilisation d'outils comme Jira et Figma. Pour réussir l'évaluation continue, il est nécessaire d'obtenir au moins la note de 5 dans chacun des domaines évalués. Assiduité et rendus Le taux de présence minimum requis est de 70 % pour pouvoir prétendre à l'évaluation continue. Les activités pratiques et le projet doivent être rendus dans les délais fixés. Les remises hors délai ne seront acceptées que dans des cas justifiés. SESSION ORDINAIRE : Les étudiants qui ne réussissent pas l'évaluation continue auront une deuxième chance lors de la session ordinaire. 60 % Partie pratique : Réalisation d’un exercice pratique permettant de mettre en application les connaissances acquises en matière de gestion agile, de Jira et de Figma. 40 % Partie théorique : Épreuve sous forme de QCM avec trois choix par question, sans pénalité pour les réponses incorrectes. Pour réussir la session ordinaire, il est nécessaire d'obtenir au minimum la note de 5 dans les deux parties (pratique et théorique). SESSION EXTRAORDINAIRE : Le format de la session extraordinaire sera le même que celui de la session ordinaire : 60 % Partie pratique : Réalisation d'un exercice pratique au cours duquel les étudiants mettront en application les connaissances acquises. 40 % Partie théorique : Épreuve sous forme de QCM avec trois choix par question, sans pénalité pour les réponses incorrectes. Pour réussir la session extraordinaire, il est nécessaire d'obtenir au minimum la note de 5 dans les deux parties. Bibliographie De base : 1.- Chopra, Sunil ; Meindl, Peter Supply Chain Management : Strategy, Planning, and Operation Pearson Education. 2022. ISBN : 9780132743952 2.- Heizer, Jay ; Render, Barry ; Munson, Chuck Gestion des opérations : durabilité et gestion de la chaîne logistique (également connu en espagnol sous le titre « Principes de gestion des opérations ») Pearson Education. 2009. ISBN : 978-607-442-0 3.- Nahmias, Steven ; Olsen, Tava Lennon Analyse de la production et des opérations Waveland Press. 2021. ISBN : 978-147864766 |
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| C0442302 | Optimisation des réseaux | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Optimisation des réseauxCódigo: C0442302 Imprimir Cours n° 4. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs - Identifier correctement diverses situations, telles que les problèmes de réseau, et utiliser le modèle approprié. - Connaître et mettre en œuvre les algorithmes appropriés pour résoudre des problèmes de réseaux. - Savoir appliquer des méthodes heuristiques à des problèmes d'optimisation combinatoire. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois fortement recommandé d’avoir suivi tous les cours de mathématiques du cursus, ainsi que les cours de programmation des deux premières années. Compétences Compétences fondamentales et générales : CB1 - Les étudiants doivent avoir démontré qu’ils possèdent et comprennent des connaissances dans un domaine d’étude qui s’appuie sur les bases de l’enseignement secondaire général et se situe généralement à un niveau qui, bien qu’il s’appuie sur des manuels avancés, inclut également certains aspects nécessitant des connaissances issues de la pointe de leur domaine d’étude. CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. Compétences transversales : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. Compétences spécifiques : CE1 - Comprendre et utiliser le langage mathématique. Acquérir la capacité à formuler des propositions dans différents domaines des mathématiques, à construire des démonstrations et à transmettre les connaissances mathématiques acquises. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE11 - Maîtriser les concepts fondamentaux des mathématiques discrètes, de la logique, de l’algorithmique, du codage, de la recherche opérationnelle et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur application à la résolution de problèmes propres à l’ingénierie. Résultats d'apprentissage o Identifie correctement diverses situations, telles que les problèmes de réseaux, et utilise le modèle approprié. o Connaît les algorithmes appropriés pour résoudre des problèmes de réseaux. o Met en œuvre des algorithmes pour la résolution informatique de problèmes de réseaux. o Sait appliquer des méthodes heuristiques à des problèmes d’optimisation combinatoire. Description du contenu Thème 1. Introduction à la théorie des graphes : graphes, arbres et arborescences. Thème 2. Problème du chemin le plus court. Thème 3. Problème des flux (flux maximal, flux de coût minimal, etc.). Thème 4. Parcours dans les graphes : cycles eulériens et hamiltoniens. Thème 5. Problèmes d'optimisation combinatoire. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux cours composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Le processus d’évaluation consistera à vérifier et à évaluer l’acquisition des compétences par l’étudiant. SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l'étudiant doit répondre à diverses questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. Ces systèmes contribuent, à des degrés divers, à l'évaluation des compétences attribuées à ce cours. POIDS DES ÉLÉMENTS D'ÉVALUATION La note finale de la matière lors de la SESSION ORDINAIRE sera calculée en pondérant les projets et les examens selon la répartition suivante : - Évaluation continue (60 %) + Épreuve partielle (20 %) + Projet (20 %) + Remise des exercices (20 %) - Examen final (40 %) SE1 : Remise des exercices (20 %), SE2 : Projet (20 %) et SE3 : Examen partiel + Examen final (20 % + 40 %) La note finale du cours lors de la SESSION EXTRAORDINAIRE sera calculée en pondérant les projets et les examens de la manière suivante : - Évaluation continue (20 %) + Projet (10 %) + Remise des exercices (10 %) - Examen final (80 %) SE1 : Remise des exercices (10 %), SE2 : Projet (10 %) et SE3 : Examen final (80 %) Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Ana María Vieites Rodríguez, Felicidad Aguado Martín, Felipe Gago Couso, Manuel Ladra González, Gilberto Pérez Vega et Concepción Vidal Martín Théorie des graphes. Exercices et problèmes résolus Éditions Paraninfo. 2014. ISBN : 9788428337076 2.- José Niño Mora Introduction à l'optimisation des décisions : méthodes et modèles de recherche opérationnelle. Éditions Pirámide. 2021. ISBN : 9788436845280 Complémentaire : 3.- Hillier, Frederick S. Recherche opérationnelle 7e éd. : McGraw-Hill Interamericana. 2002. ISBN : 9701034864 4.- Taha, Hamdy A. Recherche opérationnelle 9e éd. : Pearson Educación. 2012. ISBN : 9786073207966 |
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| C0442303 | Simulation de systèmes logistiques / Simulation of Logistics Systems | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Simulation de systèmes logistiques / Simulation of Logistics SystemsCódigo: C0442303 Imprimir Cours n° 4. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs • Possède et comprend les connaissances relatives à la conception des produits : caractéristiques structurelles et mécaniques, propriétés des matériaux, fiabilité, fabrication, etc. • Possède et comprend les connaissances relatives à la méthodologie de la simulation par éléments finis (FEM), à ses applications, au calcul et à l’interprétation des résultats. • Comprendre, maîtriser et appliquer les connaissances relatives à l’analyse de plans, aux systèmes de conception assistée par ordinateur et aux techniques de conception 3D à l’aide de logiciels spécifiques. • Il comprend et maîtrise les connaissances relatives à la méthode de calcul par éléments finis et les applique à la simulation d’objets en 3D à l’aide de logiciels spécifiques. • Il rassemble les données nécessaires à la résolution d’exercices de conception graphique et de simulation d’objets en 3D à l’aide de logiciels spécifiques. • Il élabore des modèles de gestion et de planification de la production à l’aide de logiciels spécifiques. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois fortement recommandé d’avoir suivi ou de suivre actuellement les cours « Fondements physiques de l’ingénierie », « Équations différentielles et équations aux différences finies », « Simulation numérique » et « Techniques d’optimisation et de contrôle ». Compétences Compétences fondamentales et générales : CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour poursuivre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG1 - Esprit critique et d’autocritique, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. Compétences transversales : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. Compétences spécifiques : CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un environnement professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE12 - Maîtriser et appliquer les concepts de statistique et d’inférence statistique à de grands ensembles de données. CE13 - Utiliser des méthodes de science des données (gestion, apprentissage automatique) dans le cadre du processus d’analyse de grands ensembles de données dans des environnements informatiques. CE14 – Développer et utiliser des outils de visualisation de grands volumes de données afin de pouvoir communiquer les résultats des analyses effectuées sur celles-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. CE15 - Connaître différents modèles de simulation, la simulation stochastique, la gestion et la planification des systèmes logistiques ; et résoudre, à l’aide de logiciels, des cas de modèles de gestion et de planification de la production. Résultats d'apprentissage o Connaître différents modèles de simulation et la méthodologie applicable. o Connaît les techniques classiques de génération de nombres et de variables aléatoires. o Développe des modèles de simulation stochastique et les applique à des cas concrets. o Connaît des logiciels de simulation spécifiques ou à usage général et les applique à des modèles de simulation dans les systèmes logistiques, les modèles de distribution, de transport, de localisation, etc. Description du contenu 1. Introduction 1.1 Présentation du cours. 1.2 Révision des concepts de base. • Considérations de conception. • Caractéristiques structurelles et mécaniques des matériaux. • Notions de solide rigide et de solide élastique. Hypothèses. Sollicitations, charges et contraintes. • Principales propriétés des matériaux : module d'Young, coefficient de Poisson. • Contraintes et déformations principales. Contraintes équivalentes. • Critères de résistance des matériaux. • Caractéristiques de fiabilité. • Considérations relatives à la maintenance. • Considérations relatives à la fabrication. • Créativité dans la conception. 2. Modélisation des systèmes 2.1 Environnement de travail et mouvements. • Environnement de travail CATIA et principales fonctionnalités. • Module de conception mécanique. 2.2 Sketcher. • Principes fondamentaux et environnements du module d'esquisse 2D. • Références et contraintes. • Outils de dessin 2D. 2.3 Part Design. • Principes fondamentaux de la modélisation 3D. • Caractéristiques basées sur l'esquisse. • Fonctionnalités d'habillage. • Conception multi-corps. 2.4 Matériaux et rendu. • Application des matériaux. • Outil de rendu. 2.5 Exercices. 3. Simulation de systèmes 3.1 Méthodologie de la simulation par éléments finis (FEM). • Méthodologie et méthode de calcul par éléments finis (FEM). 3.2 Modèles et maillage. • Préparation des modèles CAO, importation, simplifications, modèle FEM. • Maillage des pièces. Considérations relatives au maillage. Choix du type de maillage. 3.3 Module structurel-élastique. • Application des charges et des contraintes au modèle. • Convergence. Analyse des résultats. Validation des résultats. • Post-traitement. 3.4 Analyse modale. • Définition des charges et des contraintes du modèle. • Convergence. Analyse des résultats. Validation des résultats. • Post-traitement. 3.5 Analyse thermique. • Définition des charges et des contraintes du modèle. • Convergence. Analyse des résultats. Validation des résultats. • Post-traitement. 3.6 Exercices. 4. Simulation des processus logistiques et de production 4.1 Simulation des processus logistiques et de production. 4.2 Exercices. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques d’un niveau de difficulté croissant permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation Sans préjudice de l’éventuelle définition d’une autre exigence dans le programme de cours correspondant, de manière générale, l’absence à plus de 70 % des activités de formation du cours, nécessitant la présence physique ou virtuelle de l’étudiant, entraînera la perte du droit à l’évaluation continue lors de la session ordinaire. Dans ce cas, l’examen qui se tiendra pendant la période officielle fixée par l’université constituera le seul critère d’évaluation, avec la pondération qui lui correspond selon le programme du cours. ---- SESSION ORDINAIRE : • Épreuve d’évaluation continue 1 – 25 % • Étude de cas et présentation – 20 % • Évaluation continue n° 2 – 55 % (note minimale requise : >= 5) Si vous devez passer l'examen de la session ordinaire, celui-ci compte pour 80 % de la note finale. SESSION EXTRAORDINAIRE : • Étude de cas – 20 % • Examen – 80 % Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Eduardo Torrecilla Insagurbe Le grand livre de CATIA Alfaomega Grupo Editor. 2013. ISBN : 978-607-707-8 2.- Singiresu S. Rao La méthode des éléments finis en ingénierie Butterworth-Heinemann (Elsevier). 2011. ISBN : 978-1-85617-6 |
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| TOTAL: | 30 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DEUXIÈME TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0342603 | Laboratoire expérimental II / Experimental Laboratory II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Laboratoire expérimental II / Experimental Laboratory IICódigo: C0342603 Imprimir Cours n° 4. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'objectif de ce cours est d'initier les étudiants à l'expérimentation en optique et en électronique. Prérequis Aucun prérequis Compétences Comprendre les phénomènes de nature physiquement différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes. RS3 Estimer des ordres de grandeur pour interpréter des phénomènes de laboratoire dans le domaine de la physique et de ses disciplines, ainsi qu’en chimie. / Estimer des ordres de grandeur pour interpréter des phénomènes de laboratoire dans le domaine de la physique et de ses disciplines, ainsi qu’en chimie. RS4 Appliquer des méthodes mathématiques et numériques à la modélisation et à la résolution explicite de problèmes de physique et de ses disciplines connexes, en sélectionnant les outils appropriés et en interprétant les résultats. / Apply mathematical and numerical methods in the modelling and explicit resolution of problems in Physics and related disciplines, selecting appropriate tools and interpreting results. RS5 Utiliser des instruments électroniques et/ou des outils informatiques adaptés à la modélisation afin de trouver des solutions à des problèmes physiques. / Utiliser des instruments électroniques et/ou des outils informatiques adaptés à la modélisation afin de trouver des solutions à des problèmes physiques. RC1 Mener à bien un travail de manière autonome dans la gestion de projets liés aux différents domaines de la physique. / Mener à bien un travail de manière autonome dans la gestion de projets liés aux différents domaines de la physique. Acquis d’apprentissage RA1 Connaître les principes, les techniques et les instruments de mesure ainsi que les phénomènes d’intérêt en mécanique et ondes, en thermodynamique et en électromagnétisme. RA2 Utilise de manière appropriée et efficace les appareils de mesure (mécanique et ondes, thermodynamique et électromagnétisme), en respectant les protocoles de prise de mesures, notamment ceux relatifs à la sécurité de l’expérimentateur. RA3 Sait évaluer les limites des méthodes de mesure dues aux interférences, à la simplicité des modèles et aux effets négligés dans la méthode de mesure (mécanique et ondes, thermodynamique et électromagnétisme). RA4 Il représente graphiquement des données, en extrait des informations, analyse les données, modélise et compare les résultats obtenus avec les lois physiques relatives à la mécanique et aux ondes, à la thermodynamique et à l’électromagnétisme. RA5 Documenter le processus de mesure en ce qui concerne son fondement, l’instrumentation requise et les conditions dans lesquelles il est valable, en effectuant une analyse complète selon le format IMRD (Mécanique et ondes, Thermodynamique et Électromagnétisme). Description des contenus Travaux pratiques en optique et en électronique. Traitement des données, techniques d’analyse et calcul des erreurs. Activités de formation Activité de formation Nb d’heures* Heures en présentiel (8-12)** % de présence AP1.- Cours magistraux participatifs 6 0,33 100 AP2.- Séminaires ou cours pratiques 6 0,33 100 AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) 18 0,5 50 AP4.- Travail autonome 180 0 0 AP5.- Tutorat 36 0,6 30 AP6.- Évaluations des connaissances 6 0,33 100 AP10.- Activités en ateliers et/ou laboratoires 198 11 100 TOTAL 450 13,09 Système et critères d'évaluation SE1.- Activités pratiques (résolution de cas, de problèmes et de défis, réalisation de projets, exposés oraux, débats, etc.) 20 SE2.- Épreuves finales de connaissances 40 SE3.- Cahier de travaux pratiques de laboratoire 40 |
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| C0442304 | Science des mégadonnées | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science des mégadonnéesCódigo: C0442304 Imprimir Cours n° 4. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Le cours « Science des mégadonnées » offre une vue d'ensemble de la gestion et de l'analyse de grands volumes de données, allant de leur stockage et traitement à leur analyse et visualisation. Il aborde les concepts fondamentaux, les techniques permettant de stocker et de traiter efficacement les données, ainsi que les architectures modernes combinant différentes approches de traitement. Le cours aborde également les méthodes de préparation, de nettoyage et de transformation des données, ainsi que les techniques d’analyse et d’interprétation des résultats. De plus, il traite des aspects éthiques et juridiques liés à l’utilisation des données et analyse les tendances futures dans ce domaine. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois recommandé d’avoir suivi les autres cours du domaine « Science des données », à savoir « Gestion des données » et « Apprentissage automatique », ainsi que tous les cours de programmation du cursus. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Que les étudiants sachent appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et possèdent les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude ; CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique ; CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé ; CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d'apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d'autonomie. CG1 - Esprit critique et d’autocritique, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. SPÉCIFIQUES : CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un environnement professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE12 - Maîtriser et appliquer les concepts de statistique et d’inférence statistique à de grands ensembles de données. CE13 - Utiliser des méthodes de science des données (gestion, apprentissage automatique) dans le cadre du processus d’analyse de grands ensembles de données dans des environnements informatiques. CE14 - Développer et utiliser des outils de visualisation de grands volumes de données afin de pouvoir communiquer les résultats des analyses effectuées sur celles-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. Résultats d'apprentissage o Connaît, alimente et gère un entrepôt de données. o Applique les techniques de traitement des données : traitement par lots et traitement en continu, architectures hybrides, clustering et MapReduce. o Connaît les principales différences entre les projets Apache et Oracle. o Compare et sélectionne la plateforme la plus adaptée aux différents problèmes liés à l’ingénierie. o Sait appliquer des techniques d'évaluation, de comparaison, d'analyse et d'utilisation de modèles de données. o Connaît et respecte les enjeux éthiques et juridiques liés au Big Data. o Applique différentes techniques de visualisation des données. o Sait mener à bien un processus complet de Big Data. Description du contenu Thème 1. Introduction à la gestion des mégadonnées Thème 2. Préparation des données et conception ETL Thème 3. Principes fondamentaux du Big Data Thème 4. Architecture des données Thème 5. Le Big Data et les nouvelles tendances Thème 6. Analyse des données. Conception de systèmes de visualisation. À l'issue de cette formation, l'étudiant sera capable de : - Introduction au Big Data : comprendre les concepts de base, les caractéristiques et les défis liés à la gestion des données massives. - Préparation des données : Apprendre les techniques de nettoyage, de transformation et d’intégration à l’aide de processus ETL afin de garantir la qualité des données. - Principes fondamentaux du Big Data : se familiariser avec les technologies, les outils et les principes clés de l’écosystème du Big Data, ainsi qu’avec les enjeux éthiques et juridiques. - Architecture des données : concevoir et analyser des architectures modernes telles que les lacs de données, les entrepôts de données et les systèmes hybrides évolutifs et efficaces. - Tendances du Big Data : identifier les avancées technologiques et comprendre comment l’intelligence artificielle stimule l’analyse et l’innovation dans le domaine du Big Data. - Analyse des données : acquérir les compétences nécessaires pour interpréter, valider et analyser efficacement les données en vue de la prise de décision. - Systèmes de visualisation : concevoir des visualisations claires et utiles permettant de communiquer les résultats de manière compréhensible et exploitable. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité d’atteindre l’autonomie dans la résolution de problèmes. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., dans le cadre d’un travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE : cas d’utilisation : 50 % ; examen final portant sur l’ensemble du cours (questionnaire) : 50 %. - Les cas pratiques compteront pour 50 % de l'évaluation finale. - Le questionnaire comptera pour 50 % dans l'évaluation finale. Une moyenne sera calculée entre les études de cas et le questionnaire à condition que la note de ce dernier soit égale ou supérieure à 4,0 sur 10,0 ; dans ce cas, même si les études de cas sont non validées. *** Études de cas : - Assiduité régulière aux cours et aux activités programmées. - Participation active aux discussions et aux débats - Réalisation correcte et complète des cas pratiques *** Questionnaire : examen de session ordinaire. SESSION EXTRAORDINAIRE : examen final représentant 100 % de la note de la matière. Lors de la session extraordinaire, l'évaluation reposera uniquement sur un examen portant sur l'ensemble du contenu du cours. L'examen comptera pour 100 % de la note finale. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- AnHai Doan, Alon Halevy et Zachary Ives Principles of Data Integration Morgan Kaufmann Publishers Inc. 2012. ISBN : 9780124160446 2.- Big Data : Principes et meilleures pratiques des systèmes de données évolutifs en temps réel Nathan Marz et al. Wiley India. 2015. ISBN : 9351198065 3.- Foster Provost et Tom Fawcett La science des données pour les entreprises : ce qu’il faut savoir sur l’exploration de données et la pensée analytique O'Reilly Media. 2013. ISBN : 9781449374266 4.- Joe Reis et Matt Housley Les fondements de l'ingénierie des données : planifier et développer des systèmes de données robustes Marcombo. 2023. ISBN : 8426736882 5.- Kieran Healy Visualisation des données : une introduction pratique Princeton University Press. 2018. ISBN : 0691181624 6.- Martin Kleppmann Conception d'applications à forte intensité de données : les grandes idées derrière des systèmes fiables, évolutifs et faciles à maintenir O'Reilly Media. 2017. ISBN : 1449373321 7.- Tom White Hadoop : le guide définitif : stockage et analyse à l'échelle d'Internet O'Reilly Media. 2015. ISBN : 1491901632 8.- Wes McKinney Python pour l'analyse de données : traitement des données avec Pandas, Numpy et Jupyter O'Reilly Media. 2022. ISBN : 109810403X |
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| C0442305 | Planification et gestion des projets d'ingénierie mathématique / Planning and Management of Mathematical Engineering Projects | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Planification et gestion des projets d'ingénierie mathématique / Planning and Management of Mathematical Engineering ProjectsCódigo: C0442305 Imprimir Cours n° 4. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs 1) Comprendre l'importance de la gestion de projets dans le domaine de l'ingénierie, en reconnaissant son impact sur l'efficacité et la réussite des projets. 2) Développer des compétences dans l'utilisation des outils de planification et de gestion appliqués aux projets d'ingénierie mathématique. 3) Identifier et mettre en œuvre les fonctions clés du chef de projet, notamment le leadership, la prise de décision et la gestion des ressources. 4) Analyser et gérer les principales phases d’un projet, en abordant les aspects liés à l’intégration, au périmètre, aux délais, aux coûts, à la qualité et aux risques. 5) Développer des compétences en leadership et en gestion d’équipe, notamment des stratégies de gestion des conflits et d’encadrement du personnel. 6) Appliquer des méthodologies pour une gestion efficace des ressources et de la communication, en garantissant une présentation correcte des résultats. 7) Évaluer la viabilité économique et la gestion des risques dans les projets d'ingénierie, en intégrant les principes de la comptabilité appliquée. 8) Connaître et mettre en œuvre les normes de qualité et les réglementations en vigueur dans le développement et l’exécution des projets. 9) Encourager l’esprit critique et la capacité à résoudre des problèmes dans des environnements multidisciplinaires et interculturels. 10) Mettre en œuvre ses connaissances dans des projets de R&D&I, en intégrant des méthodologies innovantes pour la planification et l’exécution de projets technologiques. Prérequis Aucun prérequis n’a été défini pour ce cours. Il est toutefois recommandé d’avoir suivi le cours « Modèles de gestion et de production ». Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent être capables d'appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s'expriment généralement par l'élaboration et la défense d'arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d'étude ; CB3 - Que les étudiants soient capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique ; CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé ; CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d'apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d'autonomie. CG1 - Esprit critique et d’autocritique, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des documents écrits et autres dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. SPÉCIFIQUES : CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un environnement professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE15 - Connaître différents modèles de simulation, la simulation stochastique, la gestion et la planification des systèmes logistiques ; et résoudre, à l’aide de logiciels, des cas de modèles de gestion et de planification de la production. Résultats d'apprentissage o Reconnaît et apprécie l’importance et la nécessité de la gestion de projets. o Utilise des outils d’aide à la planification et à la gestion de projets. o Connaît les fonctions les plus importantes du responsable de projet. o Analyse et prend des décisions concernant la gestion et la planification des différentes phases d’un projet, telles que la planification, l’intégration, le périmètre, les délais, les coûts, l’approvisionnement et la qualité, dans le cadre de ce cours. o Identifie et analyse les ressources, les communications et les risques dans le processus de développement d’un projet d’ingénierie. o Connaître les phases de mise en œuvre et de gestion des projets de R&D&I. o Comprend et respecte les normes de qualité et la réglementation applicables dans le cadre du projet et du cursus. Description des contenus - Contexte de la gestion de projets. - Processus de gestion de projet. - Planification et gestion de l'intégration du projet. - Planification et gestion de la portée du projet. - Contexte de la gestion de projet : introduction à la gestion de projet, son importance et son impact sur l'ingénierie. - Processus de gestion de projet : phases et méthodologies de gestion, du lancement à la clôture du projet. - Planification et gestion de l'intégration du projet : coordination des différents éléments et processus pour garantir la cohérence du projet. - Planification et gestion de la portée du projet : définition, délimitation et contrôle des objectifs et des livrables du projet. - Planification et gestion des délais : stratégies et outils pour la planification et le contrôle du calendrier du projet. - Planification et gestion des coûts : estimation, budgétisation et contrôle des coûts du projet. - Planification et gestion de la qualité : application de normes et de méthodologies pour garantir la qualité du projet et de ses résultats. - Gestion de la communication : stratégies et outils visant à garantir une communication efficace entre les acteurs du projet. - Planification et gestion des ressources humaines : affectation, développement et gestion de l’équipe de travail du projet. - Leadership, gestion des conflits et encadrement du personnel : compétences en matière de prise de décision, de motivation et de résolution des conflits au sein des équipes de travail. - Planification et gestion de la communication : conception et mise en œuvre de stratégies visant à assurer une transmission efficace de l’information au sein du projet. - Faisabilité et gestion des risques : analyse de la faisabilité du projet et mise en œuvre de stratégies visant à atténuer les risques. - Gestion des approvisionnements du projet : gestion de l’acquisition des biens et services nécessaires au projet. - Présentation des résultats : techniques et outils pour la documentation et la présentation des avancées et des résultats du projet. - Projets de R&D&I : gestion de projets de recherche, de développement et d’innovation dans des environnements technologiques et scientifiques. - Comptabilité appliquée aux projets : principes comptables et financiers appliqués à la gestion financière des projets. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SESSION ORDINAIRE • Travail + Présentation 30 % (≥ 5) a. L’utilisation de l’IA générative de texte est interdite. • Épreuve d'évaluation continue 1 – 20 % • Évaluation continue 2 (examen final) – 50 % (≥5) SESSION EXTRAORDINAIRE • Devoir 20 % (≥5) a. L'utilisation de l'IA générative de texte est interdite. • Examen final – 80 % (≥5) Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- José Juan Déniz Mayor Principes fondamentaux de la comptabilité financière : théorie et pratique Delta Publicaciones. 2007. ISBN : 978-84-96477- 2.- Project Management Institute (PMI) Guide du corpus des connaissances en gestion de projet (Guide PMBOK®) – Septième édition et Norme de gestion de projet Project Management Institute. 2021. ISBN : 978-1-62825-6 |
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| C0442306 | Mémoire de fin d'études | OB | 12 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Mémoire de fin d'étudesCódigo: C0442306 Imprimir Cours n° 4. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 12 crédits. Profesores
Objectifs L'objectif du mémoire de fin d'études (TFG) dans le cadre d'un cursus universitaire est de démontrer la capacité de l'étudiant·e à mettre en œuvre de manière intégrée les connaissances acquises tout au long de son cursus pour résoudre un problème, traiter un cas ou mener à bien un projet spécifique dans son domaine d'études. Le TFG vise à permettre à l’étudiant·e de développer des compétences clés telles que la recherche, l’analyse critique, la méthodologie scientifique et la communication des résultats, ce qui contribue de manière très positive à sa formation professionnelle. De plus, le mémoire doit faire preuve de rigueur académique et d’originalité, que ce soit par le biais d’une approche théorique, expérimentale ou appliquée. Conditions préalables Pour s’inscrire au TFG, l’étudiant doit être en mesure d’obtenir, au cours de l’année universitaire concernée, l’intégralité des crédits nécessaires à l’obtention du diplôme officiel. Une autorisation spéciale du recteur sera requise lorsque le nombre total de crédits auxquels l’étudiant souhaite s’inscrire aux fins du paragraphe précédent dépasse cent trente pour cent de la charge de cours prévue pour la dernière année dans le programme d’études correspondant. Compétences Compétences fondamentales et générales CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’études. CB3 - Que les étudiants aient la capacité de rassembler et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’études) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des thèmes pertinents d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour poursuivre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG1 - Esprit critique et d’autocritique, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. Compétences transversales CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. Compétences spécifiques Mémoire de fin d'études (TFG) - Capacité à réaliser de manière autonome, à présenter et à soutenir un projet dans le domaine de la production et de la gestion de contenus numériques à caractère professionnel, dans lequel sont synthétisées et intégrées les compétences acquises au cours de la formation. Résultats d'apprentissage Rapport écrit du TFG. Ce rapport constituera une présentation structurée des éléments sur lesquels repose le travail réalisé, des objectifs, des étapes suivies, des méthodologies utilisées, une description de la manière dont les objectifs fixés ont été atteints, ainsi que des conclusions, accompagnées de la bibliographie utilisée pour l’élaboration du travail. Description du contenu Travail original réalisé individuellement, consistant en un projet global relevant du domaine de l’ingénierie mathématique à caractère professionnel, dans lequel sont synthétisées les compétences acquises au cours de la formation. Activités de formation AF6 : Réalisation d’un travail personnel, rédaction du rapport descriptif, évaluation et soutenance devant un jury du mémoire de fin de licence. Au total, 300 heures sont comptabilisées, dont 3 % correspondent aux séances de tutorat avec le tuteur du mémoire. Système et critères d’évaluation L’évaluation du TFG nécessite que l’étudiant(e) ait préalablement validé toutes les matières de la formation de base, de la formation obligatoire et des matières optionnelles (dans ce dernier cas, choisies par l’étudiant(e)) correspondant au programme d’études du cursus. Elle nécessite en outre l’approbation motivée du directeur de mémoire ou, à défaut, du directeur des études du cursus. Les systèmes et critères d’évaluation sont les suivants : SE6 : Présentation et soutenance du TFG – 80 % de la note finale. SE7 : Évaluation du rapport écrit rédigé par l’étudiant(e) dans le cadre du TFG – 20 % de la note finale. La « présentation et la soutenance » auxquelles fait référence le système d’évaluation SE6 se déroulent en public, c’est-à-dire devant un jury d’évaluation. |
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| C0442603 | Physique quantique II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TOTAL: | 36 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
COURS OPTIONNELS
| Code | Matières | Caractère* | ECTS |
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| N/A | Cours optionnel | OP | 12 |
| TOTAL: | 12 | ||
Cinquième année
PREMIER TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0342600 | Électronique | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ÉlectroniqueCódigo: C0342600 Imprimir Cours n° 5. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours posera les bases de l'électronique et des circuits électroniques, en fournissant à l'étudiant les connaissances nécessaires à l'analyse des circuits électroniques et à la compréhension de leurs utilisations et applications. De plus, il initiera l'étudiant à la conception électronique et à ses applications dans la vie quotidienne. Les principaux composants électroniques seront étudiés, en commençant par les circuits RLC, tant en courant continu qu’en courant alternatif, puis en abordant les amplificateurs opérationnels et les diodes, pour finir par les transistors BJK et les MOSFET. Une attention particulière sera accordée aux applications de ces circuits, comme par exemple la description des circuits des sources d’alimentation ou des principales portes logiques. Prérequis Aucun Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié RC4 Comprendre les procédés de fabrication, les principes physiques et les applications des différents types de matériaux. Résultats d'apprentissage RA1 Analyser des circuits en courant continu et en courant alternatif. RA2 Connaît les dispositifs fondamentaux (diodes, transistors bipolaires et à effet de champ) et sait les décrire à l’aide de modèles fonctionnels simples. RA3 Comprendre les principales applications du transistor dans les circuits d’amplification : circuits amplificateurs de base et amplificateur opérationnel. RA4 Concevoir des circuits à amplificateurs opérationnels. RA5 Connaît et maîtrise les logiciels de simulation électronique. RA6 Comprend les applications du transistor en électronique numérique. Description du contenu - Loi d'Ohm et lois de Kirchhoff, analyse des circuits en courant continu. - Analyse des circuits RLC. Circuits à courant variable. Phénomènes transitoires, analyse des circuits en courant alternatif. Phénomènes stationnaires. - Analyse des réseaux. Thévenin et Norton - Polarisation. Modèle équivalent en petit signal. Amplificateurs à un étage. Réponse en fréquence. Connexion en cascade d'étages amplificateurs. - Amplificateur opérationnel et applications. Amplificateur opérationnel idéal. - Amplificateurs. Circuits équivalents des amplificateurs. Rétroaction. Analyse dans le domaine fréquentiel. Étages d’amplification. - Introduction à la théorie des semi-conducteurs. Jonction p-n. Diode, transistor bipolaire (BJT) et MOSFET. Équations caractéristiques. Fonction d'amplification du BJT et du MOSFET. Activités de formation Activité de formation Nb d'heures* Heures en présentiel (8-12)** % de présence AP1.- Cours magistraux participatifs 24 4 100 AP2.- Séminaires ou cours d'application pratique 15 2,5 100 AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) 36 3 50 AP4.- Travail autonome 60 0 0 AP5.- Tutorat 12 0,6 30 AP6.- Évaluations des connaissances 3 0,5 100 TOTAL 150 10,6 Système et critères d'évaluation L'évaluation comprendra les éléments suivants : Évaluation continue (40 %) : - Dossiers de travail : 10 % - Études de cas / résolution de problèmes : 30 % Évaluation objective (60 %) : - Épreuve écrite : 60 % Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 1.- Charles, K., & Alexander, S. Principes fondamentaux des circuits électriques McGraw-Hill Interamerican. 2013. ISBN : 978-607-15-09 |
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| C0342604 | Optique/Optics | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Optique/OpticsCódigo: C0342604 Imprimir Cours n° 5. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs - Comprendre comment la nature à la fois corpusculaire et ondulatoire de la lumière a évolué au fil des progrès de la recherche scientifique en physique. - Reconnaître les différents phénomènes optiques qui se produisent lorsque la lumière se propage à travers un milieu. - Connaître le principe de Fermat et ses implications physiques. - Comprendre les principes et les lois de l'optique géométrique. - Déterminer la position et les caractéristiques des images formées par les systèmes optiques. - Comprendre le fonctionnement des instruments optiques (microscope et télescope). - Identifier les états de polarisation possibles de la lumière et les moyens de polariser la lumière. - Appliquer la loi de Malus. - Comprendre les équations de Fresnel et savoir les appliquer. - Calculer le flux d'énergie à l'aide du vecteur de Poynting et de sa moyenne temporelle. - Comprendre le phénomène d'interférence et le calcul des intensités. - Connaître le fonctionnement de l’interféromètre de Michelson et de l’interféromètre de Fabry-Pérot. - Connaître la signification physique de la cohérence et la distinction entre cohérence physique et cohérence temporelle. - Décrire la diffraction à travers une fente unique. - Distinguer les approximations de Fraunhofer et de Fresnel dans la théorie de la diffraction. - Décrire le fonctionnement des réseaux de diffraction. - Comprendre les mécanismes d'interaction entre le rayonnement et la matière : absorption, émission spontanée et émission stimulée. - Analyser les principales caractéristiques du rayonnement laser, le fonctionnement d'un laser et certains types de lasers. Prérequis Aucun Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur perspective historique. RK2 Comprendre les phénomènes de nature physiquement différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes/ Comprendre les phénomènes de nature physiquement différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes. RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié. RK4 Comprendre les principes physiques les plus pertinents pour leur application pratique aux domaines les plus importants de l'optique. / Comprendre les principes physiques les plus pertinents pour leur application pratique aux domaines les plus importants de l'optique. RK7 Comprendre les lois et principes de la physique, en identifiant leur structure logique et mathématique, leur fondement expérimental et les phénomènes qu’ils décrivent. / Comprendre les lois et principes de la physique, en identifiant leur structure logique et mathématique, leur fondement expérimental et les phénomènes qu’ils décrivent. RS1 Appliquer les connaissances, concepts et méthodes les plus importants des différentes branches de la physique. / Apply the most important knowledge, concepts and methods of the different branches of Physics. RS4 Appliquer les méthodes mathématiques et numériques à la modélisation et à la résolution explicite de problèmes de physique et de ses disciplines connexes, en sélectionnant les outils appropriés et en interprétant les résultats. / Apply mathematical and numerical methods in the modelling and explicit resolution of problems in Physics and related disciplines, selecting appropriate tools and interpreting results. Acquis d'apprentissage RA1 Décrire et analyser les processus optiques dans le cadre d’un modèle ondulatoire, y compris les phénomènes de propagation, de polarisation, d’interférence et de diffraction, en les appliquant à la résolution de problèmes. RA2 Comprend le concept de cohérence. RA3 Connaît les principes fondamentaux des différents types d’interféromètres et de réseaux de diffraction, et sait appliquer ces connaissances à la résolution de problèmes RA4 Décrire et analyser les principes de l’optique géométrique et leur application à l’étude des systèmes optiques. RA5 Explique et analyse les fondements de l’optique moderne et comprend les principes sur lesquels reposent les dispositifs laser et les techniques utilisées pour la génération d’impulsions lumineuses. Description des contenus - Propriétés de la lumière. - Optique géométrique. - Instruments optiques. - Optique ondulatoire : réflexion, réfraction, polarisation. - Interférence (introduction à la théorie de la cohérence, superposition des champs, interféromètres). - Théorie scalaire de la diffraction (approximations de Fraunhofer et de Fresnel). Pouvoir de résolution des instruments. Réseaux de diffraction. Introduction au filtrage en fréquence spatiale. - Émission et absorption du rayonnement. - Introduction à l'optique moderne. Amplification du rayonnement stimulé : le laser. Activités de formation Activité de formation Nb d'heures* Heures en présentiel (8-12)** % de présence AP1.- Cours magistraux participatifs 24 4 100 AP2.- Séminaires ou cours d'application pratique 15 2,5 100 AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) 36 3 50 AP4.- Travail autonome 60 0 0 AP5.- Tutorat 12 0,6 30 AP6.- Épreuves de contrôle des connaissances 3 0,5 100 Système et critères d'évaluation Système d'évaluation Pondération en % SE1.- Activités pratiques (résolution de cas, de problèmes et de défis, réalisation de projets, exposés oraux, débats, etc.) 20 SE2.- Épreuves finales de connaissances 60 SE4.- Portfolio 20 Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie de base : 1.- Guenther, Robert D. Modern optics/ 2e éd. Oxford University Press, 2015. ISBN : 9780198824329 2.- Hecht, Eugene Optique 3e éd. : Pearson Addison-Wesley. 2000. ISBN : 9788478290253 |
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| C0342606 | Physique des solides | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Physique des solidesCódigo: C0342606 Imprimir Cours n° 5. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Initier les étudiants aux notions fondamentales de l'état solide. Découvrir et comprendre les structures cristallines, les types de liaisons atomiques et leurs conséquences sur les propriétés des solides. Comprendre les propriétés mécaniques, thermiques, électroniques et magnétiques des solides Prérequis Aucun prérequis Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique RK2 Comprendre des phénomènes de nature physique différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié RK7 Comprendre les lois et les principes de la physique, en identifiant leur structure logique et mathématique, leur fondement expérimental et les phénomènes qu’ils décrivent RS3 Estimer des ordres de grandeur pour interpréter des phénomènes de laboratoire dans le domaine de la physique et de ses disciplines, ainsi qu’en chimie. RS5 Utiliser des instruments électroniques et/ou des outils informatiques adaptés à la modélisation pour la recherche de solutions à des problèmes physiques. RS7 Appliquer les principes de la physique des solides à la conception de dispositifs et de circuits. RC4 Comprendre les procédés d’obtention, les fondements physiques et les applications des différents types de matériaux. Résultats d'apprentissage RA1 Analyser les défauts les plus courants observés dans les cristaux et leur relation avec certaines de leurs propriétés physiques. RA2 Comprendre la relation entre la structure, les caractéristiques de liaison et les propriétés des solides, ainsi que le phénomène de vibration des réseaux cristallins et les modèles utilisés pour leur modélisation. RA3 Comprend l’apparition de phénomènes coopératifs tels que le ferromagnétisme ou la supraconductivité. RA4 Démontre avoir acquis des compétences dans la manipulation d’appareils de mesure (physique des solides), en respectant les protocoles de prise de mesures, notamment ceux relatifs à la sécurité de l’expérimentateur. RA5 Documente de manière cohérente le processus de mesure en laboratoire en ce qui concerne son fondement, l’instrumentation requise et les conditions dans lesquelles il est valable, en effectuant l’analyse complète selon le format IMRD (physique de l’état solide). RA6 Applique les connaissances acquises pour formuler et résoudre des problèmes typiques de la physique des solides, en identifiant les principes physiques pertinents. Description des contenus -Thème 1 : Liaison chimique (ionique, covalente, métallique, pont d’hydrogène et de Van der Waals) -Thème 2 : Structure cristalline (réseaux de Bravais, fraction de remplissage atomique, défauts...) -Thème 3 : Réseau réciproque et diagrammes de diffraction par rayons X et neutrons. -Thème 4 : Vibrations réticulaires du réseau. -Thème 5 : Propriétés thermiques des solides. -Thème 6 : Modèle des électrons libres (modèle de Drude, électrons quasi-libres, théorème de Bloch) -Thème 7 : Théorie des bandes et théorie de la liaison forte. -Thème 8 : Introduction aux propriétés électroniques et au transport (isolants, conducteurs et semi-conducteurs) -Thème 9 : Phénomènes coopératifs (magnétisme et supraconductivité). Activités pédagogiques AP1.- Cours magistraux participatifs AP2.- Séminaires ou cours pratiques AP4.- Travail autonome AP5.- Tutorat AP6. – Évaluations des connaissances AP10.- Activités en ateliers et/ou laboratoires Système et critères d'évaluation A. Évaluation continue et session ordinaire : 30 % de l'évaluation continue sera constituée de deux exercices de résolution de problèmes réalisés en classe, comptant chacun pour 15 %. Les 10 % restants de l'évaluation continue correspondront au portfolio, qui comprendra 3 livraisons à réaliser au cours de l'année. L'examen ordinaire ne fait pas partie de l'évaluation continue et sa pondération sera de 60 %. La note minimale pour pouvoir calculer la moyenne avec l'évaluation continue sera de 4. B. Session extraordinaire : Le cours pourra être validé lors d’une session extraordinaire au moyen d’une épreuve d’évaluation globale portant sur l’ensemble du programme du cours et représentant 100 % de la note finale. Une note égale ou supérieure à 5 est requise pour valider le cours dans cette modalité. |
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| C0342607 | Physique statistique/Statistical physics | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Physique statistique/Statistical physicsCódigo: C0342607 Imprimir Cours n° 5. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Les objectifs de ce cours sont de familiariser l'étudiant avec la méthodologie et les contenus fondamentaux de la physique statistique (systèmes collectifs, statistiques classiques et quantiques). Prérequis Aucun prérequis Compétences RK1 Connaître les phénomènes et les théories les plus importants des différentes branches de la physique, ainsi que leur contexte historique RK2 Comprendre des phénomènes de nature physique différente et leurs analogies sous-jacentes afin d’appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes RK3 Analyser les concepts et principes fondamentaux des systèmes physiques afin de réaliser des approximations permettant de construire un modèle simplifié Résultats d'apprentissage RA1 Connaît les différentes collectivités statistiques et comprend leurs liens avec l’entropie et les potentiels thermodynamiques. RA2 Identifie les différentes statistiques (Maxwell-Boltzmann, Bose-Einstein et Fermi-Dirac) et connaît leurs limites. RA3 Connaît et décrit les postulats fondamentaux de la physique statistique. RA4 Applique les connaissances acquises pour formuler et résoudre des problèmes typiques de la physique statistique, en identifiant les principes physiques pertinents. Description du contenu • Unité 0 : Motivation et principes fondamentaux de la thermodynamique. • Unité 1 : Postulats fondamentaux de la physique statistique. • Unité 2 : Systèmes de fermions et de bosons. Activités pédagogiques AP1.- Cours magistraux participatifs AP2. – Séminaires ou cours d’application pratique AP3. – Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) AP4. – Travail autonome AP5. – Tutorat AP6. – Évaluations des connaissances Système et critères d'évaluation Évaluation continue Élément d'évaluation Pondération min–max (%) SE1.- Activités pratiques. 40 Examen de mi-semestre (20 %). Remise des questions et des séries d'exercices non résolus en cours (20 %). SE2. – Tests de connaissances. 60 Pour que la composante SE1 soit prise en compte dans la note finale, il faut obtenir une note minimale de 4/10 à l'examen final ; dans le cas contraire, la SE1 sera pondérée à 0/10. Évaluation finale extraordinaire L'examen final extraordinaire comptera pour 100 % de la note du cours. |
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| C0442604 | Laboratoire expérimental III / Experimental Laboratory III | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TOTAL: | 30 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DEUXIÈME TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS |
|---|---|---|---|
| C0442600 | Mémoire de fin d'études | OB | 12 |
| C0442602 | Structure de la matière | OB | 6 |
| C0442605 | Introduction à l'informatique et à l'information quantiques / Introduction to quantum computing and information | OB | 6 |
Introduction à l'informatique et à l'information quantiques / Introduction to quantum computing and informationCódigo: C0442605 Imprimir Cours n° 5. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Objectifs Comprendre les principes fondamentaux de la mécanique quantique appliqués à l'informatique (superposition, intrication, mesure). Maîtriser la notation et les opérations avec les qubits, les portes quantiques et les circuits logiques réversibles. Connaître et appliquer les algorithmes quantiques fondamentaux à des problèmes de recherche, de factorisation et de simulation. Développer des compétences dans l’utilisation de bibliothèques de programmation quantique (Qiskit) pour implémenter des algorithmes et des circuits. Analyser les limites technologiques actuelles et les avancées en matière de matériel quantique. Prérequis Aucun prérequis, bien qu'il soit recommandé d'avoir des connaissances en algèbre linéaire (vecteurs, matrices, valeurs propres), en calcul différentiel et intégral, ainsi qu'en probabilités de base. Il est conseillé d’avoir des bases en mécanique quantique et une expérience en programmation en Python (de préférence avec des bibliothèques telles que Qiskit). Compétences RK9 Connaître les concepts fondamentaux de la théorie de l'information quantique et des ordinateurs quantiques, ainsi que quelques exemples d'algorithmes quantiques et leurs modélisations. RS2 Réaliser des calculs, des évaluations, des études, des rapports et des tâches afin de produire un travail de qualité dans le domaine de la physique. RC2 Gérer les informations relatives aux domaines d’étude de la physique et d’autres disciplines connexes en vue de l’exercice professionnel. RCE3 Acquérir des connaissances et des compétences informatiques permettant de développer des méthodes et des technologies applicables dans les domaines de connaissance concernés Résultats d'apprentissage RA1 Effectuer des opérations de base avec des bits quantiques. RA2 Appliquer l’intrication quantique comme outil technologique dans le cadre de phénomènes scientifiques. RA3 Connaître et appliquer la cryptographie quantique. RA4 Mettre en œuvre des circuits logiques quantiques simples. RA5 Connaître et appliquer des algorithmes quantiques simples à la modélisation de problèmes liés à la physique. Description du contenu Thème 1. Fondements de l'informatique quantique et des ordinateurs quantiques Thème 2. Espaces de Hilbert Thème 3. Circuits et portes quantiques Thème 4. États de Bell et théorie quantique des champs Thème 5. Algorithmes quantiques I et II Thème 6. VQE et QAOA Activités de formation Activité de formation Nb d'heures* Heures en présentiel (8-12)** % de présence AP1.- Cours magistraux participatifs 24 4 100 AP2. – Séminaires ou cours pratiques 15 2,5 100 AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) 36 3 50 AP4.- Travail autonome 60 0 0 AP5.- Tutorat 12 0,6 30 AP6.- Évaluations 3 0,5 100 TOTAL 150 10,6 Système et critères d'évaluation Participation et évaluation continue (50 %) Assiduité et participation en cours. Exercices et travaux pratiques de programmation quantique. Examen partiel Examen final (50 %) Évaluation écrite et pratique portant sur l'ensemble du programme. Une note minimale de 4 à l'examen final est requise pour valider le cours. |
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| C0442606 | Stages universitaires en entreprise | OB | 6 |
| TOTAL: | 30 | ||
COURS OPTIONNELS
| Code | Matières | Caractère* | ECTS |
|---|---|---|---|
| N/A | Cours optionnel | OP | 6 |
| TOTAL: | 6 | ||
Liste des cours optionnels
DEUXIÈME TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0442331 | Analyse mathématique financière / Financial Mathematical Analysis | OP | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Analyse mathématique financière / Financial Mathematical AnalysisCódigo: C0442331 Imprimir Cours n° 4. Matière du deuxième semestre. Cours optionnel. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours a pour objectif de fournir à l'étudiant une base solide en matière de modèles financiers à temps discret, en mettant l'accent sur l'évaluation des actifs et des produits dérivés, la théorie des portefeuilles et les principes fondamentaux de l'ingénierie financière. À l'issue de ce cours, l'étudiant sera capable de : - Comprendre et appliquer les concepts fondamentaux des mathématiques financières, notamment la valeur temporelle de l'argent et les taux d'intérêt. - Analyser des produits financiers dérivés, tels que les options européennes et américaines, les contrats à terme de gré à gré et les contrats à terme standardisés, à l’aide de modèles discrets comme le modèle binomial. - Comprendre et appliquer le principe de non-arbitrage et le théorème fondamental de l'évaluation financière dans des contextes réels et simulés. - Évaluer le risque et le rendement attendu des actifs financiers, en concevant des portefeuilles efficaces à l’aide de techniques d’optimisation. - Utiliser des outils mathématiques pour la couverture des risques financiers, avec des applications directes à l’ingénierie financière et à la gestion quantitative. Prérequis Il est recommandé à l’étudiant(e) souhaitant s’inscrire à ce cours d’avoir validé les cours liés à l’algèbre linéaire et au calcul différentiel à une et plusieurs variables, au calcul intégral à une variable, ainsi qu’aux statistiques descriptives et inférentielles tant univariées (condition minimale) que multivariées. Il est également souhaitable que l’étudiant soit familiarisé avec l’utilisation d’outils informatiques de modélisation et d’analyse quantitative (tels que Python, R, etc.). Compétences COMPÉTENCES DE BASE CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Que les étudiants aient la capacité de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des thèmes pertinents d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les aptitudes d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. COMPÉTENCES GÉNÉRALES CG1 - Capacité d’esprit critique et d’autocritique pour relever les défis liés à leur activité d’ingénieur en mathématiques, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques qui régissent l’innovation scientifique et la pratique professionnelle en tant qu’ingénieur en mathématiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions aux différents problèmes pouvant se poser dans le domaine de l’ingénierie mathématique, dans le respect d’exigences temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des travaux et des projets liés au génie mathématique, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et des propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. COMPÉTENCES TRANSVERSALES CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant à l’écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, dans le langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE12 - Maîtriser et appliquer les concepts de statistique et d’inférence statistique à de grands ensembles de données. CE13 - Utiliser des méthodes de science des données (gestion, apprentissage automatique) dans le cadre du processus d’analyse de grands ensembles de données dans des environnements informatiques. CE14 - Développer et utiliser des outils de visualisation de grands volumes de données afin de pouvoir communiquer les résultats des analyses effectuées sur celles-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. Acquis d'apprentissage - Comprendre les concepts de base des mathématiques financières. - Connaît les modèles discrets d’évolution dans le temps et des valeurs des variables. - Connaît et comprend les produits dérivés de base tels que les options, les comptes bancaires et les obligations. - Comprend la relation entre le risque et le rendement d’un portefeuille. Description du contenu - Modèle élémentaire de marché. - Types d'actifs en fonction du risque. - Modèle binomial en une étape. Options d’achat et de vente. - Valeur temporelle de l'argent, taux d'intérêt. Dynamique des prix, risque et rendement attendu. - Modèles en temps discret. Principe de non-arbitrage. - Théorème fondamental de l'évaluation financière. - Optimisation des portefeuilles. Courbe d'efficacité. - Contrats à terme et contrats à terme standardisés. - Évaluation des options européennes. Parité put-call. - Options américaines. - Couverture des risques : applications à l'ingénierie financière. - Taux d'intérêt variables et stochastiques dans les arbres binomiaux. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., dans le cadre d’un travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l’étudiant doit répondre à diverses questions. SE2 : Rapports sur des cas pratiques abordés tout au long du cours. SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. SESSION ORDINAIRE - Études de cas : 50 %. À réaliser pendant la période de cours. - Examen final (session ordinaire) : 50 %. Il portera sur l'ensemble du contenu du cours. La note finale du cours lors de la session ordinaire correspondra à la moyenne pondérée des deux activités d'évaluation, à condition que la note de l'examen final soit égale ou supérieure à 4,0 points sur 10. Dans le cas contraire, la note finale correspondra à celle obtenue à cet examen (échec). SESSION EXTRAORDINAIRE Lors de la session extraordinaire, la note de la matière correspondra à celle obtenue à l’examen final (examen de la session extraordinaire), qui portera sur l’ensemble du programme du cours. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
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| C0442332 | Visualisation des données / Data Visualization | OP | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Visualisation des données / Data VisualizationCódigo: C0442332 Imprimir Cours n° 4. Matière du deuxième semestre. Cours optionnel. 6 crédits. Profesores
Objectifs - Identifier et classer différents types et sources de données afin d'appliquer les techniques de visualisation les plus adaptées à leur nature. - Développer des compétences en matière de visualisation de données ordinales et numériques, en utilisant les principes du codage visuel pour représenter des tendances et des relations. - Appliquer des techniques de visualisation multivariée, telles que les diagrammes de dispersion et les faces de Chernoff, pour explorer et représenter les relations entre plusieurs variables. - Travailler avec des données structurées et non structurées, en utilisant des visualisations telles que des graphes, des réseaux, du texte et des flux de données pour faciliter leur compréhension. - Maîtriser l’utilisation d’outils permettant de créer des visualisations dynamiques et interactives, tant dans des applications de bureau que dans des environnements web. - Comprendre l'état actuel de la visualisation des données, en évaluant les approches et les outils émergents dans ce domaine. - Communiquer de manière claire et efficace à travers des visualisations, afin de transmettre les tendances et les résultats des données de façon compréhensible. - Proposer des alternatives pour visualiser un ensemble de données à partir de différentes approches et outils, en adaptant la visualisation aux besoins du contexte. - Reconnaître et appliquer les étapes d’un projet de visualisation de données, en utilisant des logiciels spécialisés pour planifier, concevoir et mettre en œuvre des visualisations efficaces. Prérequis Il est recommandé à l’étudiant(e) souhaitant s’inscrire à ce cours d’avoir validé les cours liés à l’algèbre linéaire et au calcul différentiel et intégral à une et plusieurs variables, aux statistiques descriptives et inférentielles tant univariées que multivariées, ainsi qu’aux fondements de la programmation et de l’algorithmique. Enfin, l’étudiant doit être familiarisé avec la programmation en Python, notamment les structures de données (listes, dictionnaires, tableaux), le contrôle de flux et les fonctions, et disposer d’une expérience des environnements de travail associés (Jupyter Notebooks, GitHub, etc.). Compétences COMPÉTENCES DE BASE CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’étude. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les aptitudes d’apprentissage nécessaires pour entreprendre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. COMPÉTENCES GÉNÉRALES CG1 - Capacité d’esprit critique et d’autocritique pour relever les défis liés à leur activité d’ingénieur en mathématiques, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques qui régissent l’innovation scientifique et la pratique professionnelle en tant qu’ingénieur en mathématiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions aux différents problèmes pouvant se poser dans le domaine de l’ingénierie mathématique, dans le respect d’exigences temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des travaux et des projets liés au génie mathématique, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et des propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. COMPÉTENCES TRANSVERSALES CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus adaptés à des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d’un contexte professionnel, en langage mathématique, de manière à faciliter leur analyse et leur résolution. CE5 - Identifier les différentes phases du processus de modélisation mathématique, en distinguant la formulation, l’analyse, la résolution et l’interprétation des résultats. CE6 - Planifier la résolution d’un problème en fonction des outils disponibles et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des logiciels d’analyse statistique, de calcul numérique et symbolique, de visualisation graphique, d’optimisation ou autres pour résoudre des problèmes. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant dans chaque cas l’environnement informatique adapté. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l’ingénierie mathématique. CE12 - Maîtriser et appliquer les concepts de statistique et d’inférence statistique à de grands ensembles de données. CE13 - Utiliser des méthodes de science des données (gestion, apprentissage automatique) dans le cadre du processus d’analyse de grands ensembles de données dans des environnements informatiques. CE14 - Développer et utiliser des outils de visualisation de grands volumes de données afin de pouvoir communiquer les résultats des analyses effectuées sur celles-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. Résultats d'apprentissage - Connaît différentes techniques de création de visualisations de données. - Connaît différentes méthodes de conception, de codage visuel et d’interaction avec les données. - Comprend l’état de l’art en matière de visualisation des données. - Sait communiquer de manière claire et efficace les tendances qui se dégagent des données. - Utilise des outils permettant de générer des visualisations de données. - Utiliser des outils permettant de générer des visualisations interactives dans un environnement web. - Identifier les différentes étapes d’un projet de visualisation de données, quel que soit l’outil logiciel utilisé. - Connaît et propose des méthodes alternatives pour visualiser un même ensemble de données. Description du contenu - Types de données et sources de données. - Visualisation des informations pour les données ordinales et numériques. - Visualisation de données multivariées : nuages de points, faces de Chernoff. - Visualisation de données structurées : graphes et représentations de réseaux. - Visualisation de données non structurées : texte, flux de données, etc. - Outils de visualisation pour les données dynamiques. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l’étudiant d’apprendre à les aborder, ainsi que d’autres sessions en présentiel en groupe telles que des cours de discussion, des mises en commun, etc. AF2 : Activités pratiques de difficulté croissante permettant à l’étudiant d’acquérir progressivement la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. AF3 : Étude personnelle, rédaction de rapports, réalisation de travaux pratiques, etc., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d’évaluation. Système et critères d’évaluation SE1 : Exercices de différents types dans lesquels l’étudiant doit répondre à diverses questions. SE2 : Rapports sur des cas pratiques abordés tout au long du cours. SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités pédagogiques. SESSION ORDINAIRE - Études de cas : 50 %. À réaliser pendant la période de cours. - Examen final (session ordinaire) : 50 %. Il portera sur l'ensemble du contenu du cours. La note finale du cours lors de la session ordinaire correspondra à la moyenne pondérée des deux activités d'évaluation, à condition que la note de l'examen final soit égale ou supérieure à 4,0 points sur 10. Dans le cas contraire, la note finale correspondra à celle obtenue à cet examen (échec). SESSION EXTRAORDINAIRE Lors de la session extraordinaire, la note de la matière correspondra à celle obtenue à l’examen final (examen de la session extraordinaire), qui portera sur l’ensemble du programme du cours. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
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| C0442333 | Stages en entreprise | OP | 12 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Stages en entrepriseCódigo: C0442333 Imprimir Cours n° 4. Matière du deuxième semestre. Cours optionnel. 12 crédits. Profesores
Objectifs Les stages en entreprise constituent une activité de formation menée par les étudiants et supervisée par l’université, dans le but de mettre en pratique et de compléter les connaissances acquises au cours de la formation académique, de familiariser l’étudiant·e avec la réalité du milieu professionnel dans lequel il·elle exercera son activité une fois diplômé·e et de développer les compétences qui faciliteront son insertion sur le marché du travail. Conditions préalables Les stages obligatoires ne peuvent être effectués qu’une fois que l’étudiant est inscrit principalement à des cours de quatrième année du cursus. Compétences Compétences fondamentales et générales CB2 - Les étudiants doivent être capables d’appliquer leurs connaissances à leur travail ou à leur vocation de manière professionnelle et posséder les compétences qui s’expriment généralement par l’élaboration et la défense d’arguments ainsi que par la résolution de problèmes dans leur domaine d’études. CB3 - Les étudiants doivent être capables de collecter et d’interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d’étude) afin de formuler des jugements incluant une réflexion sur des questions pertinentes d’ordre social, scientifique ou éthique. CB4 - Que les étudiants soient capables de transmettre des informations, des idées, des problèmes et des solutions à un public tant spécialisé que non spécialisé. CB5 - Que les étudiants aient développé les compétences d’apprentissage nécessaires pour poursuivre des études supérieures avec un haut degré d’autonomie. CG1 - Esprit critique et d’autocritique, et capacité à adopter des attitudes conformes aux principes éthiques et déontologiques. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour élaborer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l’ingénierie, que ce soit de manière individuelle, au sein d’équipes interdisciplinaires ou dans des contextes multiculturels. CG4 - Capacité à évaluer les répercussions et l’impact social des solutions et propositions issues de l’ingénierie mathématique, et à garantir le respect des normes de qualité et de la réglementation applicables dans le cadre de la formation. Compétences transversales CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu’à les adapter à de nouveaux contextes et situations CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des textes et d’autres documents dans le domaine de l’ingénierie mathématique, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu’à l’oral. CT3 - Capacité à générer de nouvelles idées et à les intégrer dans le travail quotidien. Résultats d'apprentissage Rapport écrit sur le travail effectué en entreprise. Dans ce rapport, l’étudiant(e) exposera en détail les activités réalisées au cours de son stage. Description des contenus Les contenus des stages en entreprise sont liés au développement professionnel de l’étudiant(e) au sein d’un lieu de travail. Un accord de collaboration préalable sera conclu entre ce lieu de travail et l’université, qui précisera expressément les activités que l’étudiant(e) devra mener pendant son séjour dans cet établissement. Les activités fondamentales et spécifiques que l’étudiant(e) devra réaliser au sein du lieu de travail seront précisées avant le début du stage externe et pourront porter sur différents aspects professionnels relevant des matières composant le cursus. Activités de formation AF5 : Travail personnel et développement professionnel au sein de l’entreprise. Il s’agit d’un total de 300 heures avec une présence à 100 % dans ledit établissement. Système et critères d’évaluation SE4 : Évaluation par le tuteur d’entreprise du travail effectué sur le lieu de travail pendant le stage en entreprise – 70 % de la note finale. SE5 : Évaluation par le tuteur académique du déroulement du stage en entreprise – 30 % de la note finale. |
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| C0442632 | Photonique / Photonics | OP | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Photonique / PhotonicsCódigo: C0442632 Imprimir Cours n° 5. Matière du deuxième semestre. Cours optionnel. 6 crédits. Objectifs Initier l'étudiant à la photonique Acquis d'apprentissage RA1 Connaître le domaine de la génération, de la détection et du contrôle de la lumière, en comprenant les phénomènes physiques qui y sont liés. RA2 Comprend les principes fondamentaux de la propagation de la lumière à travers un milieu matériel, ainsi que les problèmes que cela pose, et connaît différentes solutions technologiques pour y remédier. RA3 Démontre avoir assimilé les principes de base de fonctionnement des dispositifs utilisés en photonique, et connaît leurs différents types ainsi que les caractéristiques générales de chacun d’entre eux, dans le contexte des capteurs et actionneurs RA4 Connaît différentes applications actuelles de la photonique afin d’acquérir une intuition permettant d’identifier de nouvelles utilisations. Description des contenus - Émetteurs de lumière : types et propriétés de l’émission. Statistique des photons dans les différents types de rayonnement (laser, thermique, quantique) - Filtres et monochromateurs. Polariseurs. Interféromètres. - Laser : équations d’équilibre, gain, seuil, résonateurs, types. - Photodétecteurs : types et caractéristiques. - Propagation de la lumière dans des milieux optiquement anisotropes, guides d'ondes optiques, cristaux photoniques et milieux non linéaires. - Effet de Kerr optique. - Dispersions temporelle et chromatique. Relations de Kramers-Kronig. Atténuation et amplification. - Modulation de la lumière : longitudinale (effets électro-optiques, acousto-optiques et magnéto-optiques), transversale et en fréquence. Modulateurs. - Autres dispositifs optiques. Capteurs et actionneurs photoniques. - Systèmes photoniques intégrés. - Applications de la photonique dans différents domaines scientifiques et techniques Activités de formation Activité de formation Nb d'heures* Heures en présentiel (8-12)** % de présence AP1.- Cours magistraux participatifs 5 0,83 100 AP2.- Séminaires ou cours pratiques 4 0,67 100 AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) 17 1,42 50 AP4.- Travail autonome 60 0 0 AP5.- Tutorat 12 0,6 30 AP6.- Évaluations des connaissances 2 0,33 100 AP10.- Activités en ateliers et/ou laboratoires 48 8,33 100 Système et critères d'évaluation Session ordinaire : Activités pratiques 15 % (SE1) Examen final 60 % (SE2) Une note minimale de 4/10 est requise pour valider le cours Travaux pratiques en laboratoire : 25 % (SE3) Session ordinaire : Examen final 100 % |
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| TOTAL: | 30 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
*Caractère : FB : Formation Basique, Ob : Obligatoire, Op : Optionnel
Les ULABS sont des laboratoires appliqués où vous travaillerez dès les premiers cours sur des projets réels avec des entreprises, en appliquant les connaissances scientifiques, mathématiques et technologiques à des défis à fort impact. Vous apprendrez par la pratique, au sein de petites équipes pluridisciplinaires, en utilisant des outils professionnels et des méthodologies agiles telles que Scrum et Design Thinking.
Au cours du programme, vous développerez des compétences clés en intelligence artificielle, en analyse de données, en simulation, en modélisation et en programmation, ainsi que des compétences en communication, en gestion de projet et en prise de décision dans des environnements réels. Tous les projets sont alignés sur l' ODD 2030 et les résultats feront partie de votre portefeuille professionnel, renforçant directement votre employabilité.
Quelques-uns des projets actuels :
Vous travaillerez avec des logiciels et des technologies réels tels que Python, Power BI, Spark et des plateformes de simulation, dans un environnement connecté à l'entreprise et accompagné en permanence par le corps enseignant.
En tant qu'étudiant de l' UAX Business & Tech, vous aurez accès à un large éventail de séjours académiques et de stages internationaux, qui vous permettront de développer une vision globale et d'enrichir votre formation dans des environnements universitaires et professionnels de haut niveau.
Vous pourrez effectuer des stages internationaux dans des universités de premier plan dans des destinations stratégiques telles que les États-Unis, le Royaume-Uni, l'Europe, l'Asie et l'Amérique latine, grâce à différents programmes de mobilité :
Programmes d'échanges universitaires :
En outre, vous pourrez effectuer des stages internationaux dans des pays tels que les États-Unis, le Royaume-Uni, l'Allemagne ou l'Asie (Chine, Japon, Corée du Sud), en appliquant vos connaissances dans des environnements réels et hautement technologiques.
Une expérience internationale qui renforce votre profil scientifique, professionnel et personnel, et vous prépare à travailler sur un marché mondial.
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Le corps professoral est composé de docteurs et de chercheurs ayant une solide formation académique, ainsi que de professionnels ayant une vaste expérience dans la science des données, l'intelligence artificielle, la modélisation mathématique, la physique appliquée, l'industrie et le conseil en technologie. Nombre d'entre eux ont mené des projets à fort impact dans des environnements internationaux et collaborent activement avec des entreprises de premier plan.
Parmi les profils du personnel enseignant, les éléments suivants se distinguent :
Une faculté qui ne se contente pas d'enseigner la théorie, mais qui vous accompagne dans des projets réels et vous prépare à relever avec succès les défis scientifiques et technologiques du monde professionnel.
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Formation dans des domaines clés axés sur la technologie, tels que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, l'informatique et le développement.
30 ECTS de formation dans des domaines clés de l'entreprise tels que la gestion stratégique, l'expérience utilisateur et l'innovation des produits numériques.
Constituez votre propre portefeuille de projets d'innovation concrets avec des entreprises, acquérez une expérience pratique grâce à des stages dès les premières années du programme et à la possibilité d'effectuer des stages internationaux.
Vous développerez des compétences non techniques et obtiendrez des certifications dans des domaines tels que les méthodologies Agile, la communication, le leadership, la pensée analytique et perturbatrice.
Data Driven Thinking comme moteur de la prise de décision et certification professionnelle en analyse avancée d'IBM.
Le double diplôme en ingénierie mathématique + physique ouvre des perspectives de carrière dans des secteurs stratégiques tels que :
Formation à forte employabilité, avec des taux d' insertion professionnelle proches de 98 % en moins de six mois, et projection dans un marché mondial qui exige des profils STEM hautement qualifiés.
Corps enseignant
Ingénieur et docteur en chimie, spécialiste de l'IA et de la science des données, avec plus de 20 ans d'expérience et une solide expérience dans des projets internationaux de Big Data, d'apprentissage automatique et d'informatique quantique. Il est cofondateur d'OncomIA, une entreprise biomédicale qui applique des technologies de pointe dans la lutte contre le cancer. Il est actuellement directeur des études en ingénierie mathématique et en physique à l'UAX, où il enseigne l'intelligence artificielle et l'informatique quantique.
José Antonio est diplômé en physique des matériaux de l'université Complutense de Madrid. Il a mené des études à l'Instituto de Microelectrónica de Madrid (CSIC) sur les propriétés optiques des nanostructures semi-conductrices quantiques, et a publié des articles dans des revues scientifiques à fort impact (Physical Review Letters, Applied Physics Letters, Physical Review B, etc.) En tant que professeur d'université, il a 25 ans d'expérience dans l'enseignement des mathématiques et de la physique. Il enseigne actuellement, entre autres, l'algèbre linéaire, les méthodes numériques et la physique quantique. Il est également coordinateur du diplôme en ingénierie mathématique et coordinateur des stages dans le domaine technologique de la faculté Business & Tech.
Ingénieur industriel principal avec plus de 11 ans d'expérience dans l'optimisation des processus opérationnels et stratégiques au sein d'entreprises multinationales. PMP, Six Sigma Green Belt (UPC) et professionnel de la cybersécurité (ISMS Forum). Il a exercé des fonctions de "Project Management Office" dans plus de 30 projets d'ingénierie et de construction, principalement dans les secteurs de l'énergie, du gaz et de la pétrochimie.
Je suis titulaire d'une licence en mathématiques de l'UAM. J'ai obtenu le diplôme d'études avancées à l'UCM pour mon travail sur la classification des sous-variétés différentiables en géométrie de Lie et en géométrie de Plücker. Avec plus de 25 ans d'expérience dans l'enseignement, il est titulaire de certifications professionnelles en équations différentielles pour les ingénieurs, en physique des particules et en introduction à la théorie générale de la relativité. Il enseigne les structures algébriques, les équations différentielles, la géométrie différentielle et d'autres sujets dans le cadre de cours de premier cycle en ingénierie mathématique et en physique.
Dans des espaces partagés sur le campus, dans des projets d'innovation communs et par le biais de stages dès les premières années.
Programme de mentorat académique et professionnel qui concentre vos efforts et vos réalisations sur votre meilleur profil.
Vous serez formés dans le cadre de projets d'innovation avec des entreprises réelles et des étudiants d'autres diplômes, afin de développer des produits et des solutions basés sur la technologie.
+700h de formation certifiée dans les nouvelles technologies, l'analyse avancée et les compétences professionnelles.
Des stages et des placements sur des marchés stratégiques tels que l'Asie, l'Europe ou les États-Unis et un modèle bilingue progressif.
Bourses et aides financières pour étudier à l'UAX
Nous savons que les études constituent un investissement. C'est pourquoi nous souhaitons éliminer les obstacles financiers et vous faciliter la tâche. Remplissez le formulaire et découvrez, avec l'aide de nos conseillers, les bourses, les accords et les aides personnalisées qui correspondent le mieux à votre situation.
Communauté de Madrid
Aides destinées aux étudiants présentant un handicap égal ou supérieur à 33 % et poursuivant des études dans les universités ou les établissements d'enseignement supérieur artistique de la Communauté de Madrid.
Ministère de l'Éducation, de la Formation professionnelle et des Sports
Découvrez les informations relatives aux bourses et aides proposées par le ministère de l'Éducation, de la Formation professionnelle et des Sports, en fonction des différents types et niveaux d'enseignement.
Programme d'attraction des talents de la recherche pré-doctorale
Soutien financier destiné aux étudiants exceptionnels souhaitant mener des recherches innovantes et contribuer à l'avancement des connaissances dans leurs disciplines.
Si vous avez déjà décidé de franchir le pas, formalisez votre inscription à l'avance et bénéficiez d'une aide directe. Une façon de récompenser votre engagement et de planifier votre avenir en tirant parti de cet avantage.
Étudiants d'Amérique latine
Programme destiné aux citoyens ibéro-américains ou aux étrangers résidant légalement dans les pays relevant de la sphère d'influence de l'OEI. La bourse couvre une réduction de 50 % sur le coût total des frais de scolarité.
Étudiants équatoriens
Programme destiné aux citoyens de nationalité équatorienne et/ou résidant en Équateur qui souhaitent suivre un master en ligne en Espagne. La bourse offre une réduction de 50 % sur le coût total des frais de scolarité.
2025, 2e édition
Aides destinées aux étudiants en formation professionnelle supérieure, en licence, en troisième cycle ou en master inscrits dans des universités espagnoles ayant conclu un accord avec Santander. Une aide financière pour vous soutenir pendant vos stages professionnels.
Si l'un de vos proches (jusqu'au 2e degré) est inscrit à l'UAX, vous pouvez bénéficier d'une aide correspondant à 5 % du montant des frais de scolarité. Parce qu'étudier en famille, c'est encore mieux.
Si vous avez obtenu votre diplôme à l'UAX et que vous envisagez aujourd'hui de suivre un nouveau cursus, nous souhaitons continuer à vous accompagner. C'est pourquoi nous vous proposons une aide correspondant à 10 % du montant des frais de scolarité.
Suivre deux cursus en parallèle est un véritable défi, et nous souhaitons vous accompagner. Si vous êtes déjà inscrit à l'UAX et que vous vous inscrivez à un deuxième cursus, vous bénéficierez d'une aide pour vos frais de réservation et d'inscription.
Si tu souhaites poursuivre ta formation chez nous et passer d'un cycle de formation professionnelle à un cursus de licence, d'une licence à une autre ou d'une licence à un master, nous t'accompagnons en t'offrant une aide pouvant aller jusqu'à 25 % du coût des frais de scolarité.
Si vous avez un bon dossier scolaire, nous souhaitons récompenser votre talent en vous offrant une bourse destinée aux nouveaux étudiants. (À l'exception du cursus de médecine).
Si tu es un sportif de haut niveau, à l'UAX, nous souhaitons t'aider à concilier ta passion et tes études. Nous te proposons des aides spécifiques pouvant aller jusqu'à 50 % du montant de tes frais d'inscription.
Reconnus pour vous aider à construire votre avenir professionnel
Les classements placent l'UAX parmi les meilleures universités d'espagne pour son taux d'insertion professionnelle, son innovation et son modèle de formation en phase avec le monde du travail.
Forbes classe l'UAX comme l'université privée dont le plus grand nombre de diplômés travaillent dans sa région (près de 90 %), grâce à un modèle éducatif unique fermement lié au marché du travail par le biais de plus de 8 800 accords avec des entreprises.
Le prestigieux classement de la Fondation BBVA et de l'IVIE nous reconnaît comme l'université avec la meilleure insertion professionnelle en Espagne en 2023, consolidant ainsi notre modèle axé sur l'employabilité réelle de nos diplômés.
L'Institut Coordenadas de gouvernance et d'économie appliquée place l'UAX comme l'université privée de référence à Madrid, mettant en avant notre modèle de formation pratique aligné sur la réalité du marché.
L'UAX obtient la note maximale de 5 étoiles et la mention "Excellent" pour l'employabilité, l'enseignement, le développement académique, les installations, l'enseignement en ligne et la bonne gouvernance dans le prestigieux classement international QS Stars.
L'UAX est reconnue comme la deuxième université la plus innovante d'Espagne, la seule fac privée parmi les trois premières du classement. Cette reconnaissance souligne notre engagement transversal en faveur de l'intelligence artificielle et de la formation en matière de durabilité.
Según la Lista Forbes 2025, UAX se sitúa en el TOP 2 Universidades españolas referentes en la adopción de IA Generativa en la formación de sus estudiantes, desarrollando herramientas y modelos de aprendizaje innovadores alineados con la evolución tecnológica.
L'UAX promeut une culture de la qualité au sein de la communauté universitaire par le biais du Système de qualité de l'UAX (SIUAX), dont la direction de l’université est la principale responsable, en veillant à ce que la planification du système soit mise en œuvre de manière à atteindre efficacement les objectifs de qualité et à répondre aux besoins, aux exigences et aux attentes des clients et des parties prenantes.
Les organes responsables sont les suivants :
Cette structure organisationnelle favorise une communication bidirectionnelle sur les différentes actions d’amélioration, ce qui permet et garantit la mise en place d’une culture de la qualité au sein de l’université.
La Commission de suivi et d’amélioration du diplôme pour l’année universitaire 2025-2026 est composée de:
Demandes de renseignements, réclamations et plaintes
Nous répondons aux attentes réelles de nos étudiants et de nos collaborateurs, car nous croyons en l'amélioration continue des résultats. C'est pourquoi nous sommes toujours à l'écoute de tout ce que vous souhaitez nous dire.
Si vous faites déjà partie de l'UAX, rendez-vous sur lecampus virtuel , dans la rubrique « Service client : réclamations, suggestions et félicitations », en saisissant votre identifiant et votre mot de passe.