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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'Algebra II, constitue la matière Algebra. 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 à l'ingénierie mathématique, constituant constitue ainsi la base d'autres matières et cours du cursus, tels que 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 aient la capacité de rassembler 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 écrits 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. Résultats d'apprentissage - Connaît les principaux théorèmes de base de l'algèbre linéaire. - Comprend le calcul matriciel d'un point de vue conceptuel, tel qu'il est fourni par 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 de Hermite et rang. Opérations : addition, produit par un scalaire et produit, 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 linéaire. Propriétés. Systèmes de générateurs. Bases. Dimension. Coordonnées d'un vecteur dans une certaine base. 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 Autovecteurs 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 diagonalisables. 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 cours composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage qui lui correspond selon le programme de la matière. ---- 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 différentes questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas abordés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. Ces systèmes contribuent, dans une mesure plus ou moins grande, à l'évaluation des compétences de base et générales (CB1 à CB4), transversales (CT2) et spécifiques (CE1 et CE2) attribuées à cette matière. CRITÈRES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation décrits ci-dessus se concrétisent 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 qui 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 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 le cours n'est pas validé lors de la session ordinaire, l'étudiant pourra le valider 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 qui évalue l'ensemble des contenus dispensés dans le cadre du cours. *** Le cours est considéré comme réussi 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 diplômes 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 très bien » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l'année universitaire correspondante, sauf si le nombre d'étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention très bien » 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 García Maroto Editores. 2010. ISBN : 9788492976942 2.- Luis Merino et Evangelina Santos Algèbre linéaire avec des méthodes élémentaires Paraninfo. 2010. ISBN : 978-84-9732-4 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 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 que s'appuyant 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 aient la capacité de rassembler et d'interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d'étude) pour émettre 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 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 écrits 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 : CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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 et l'erreur commise en le faisant. - Détermine et quantifie le degré d'association entre les variables statistiques. Description des contenus 1. Éléments de l'analyse des données 2. Statistiques descriptives : 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 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 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 la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage qui lui correspond selon le programme de la matière. ---- SYSTÈMES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation correspondant à ce cours sont les suivants : - SE1 : Feuille d'exercices à rendre. - SE2 : Fiche d'exercices avec présentation orale des solutions. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. 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 série d'exercices (SE1), comptant pour 10 % de la note finale de la session ordinaire, qui seront réalisés 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 déroulera 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 n'est pas atteinte, la note finale de la matière sera un échec lors de la session ordinaire. *** La matière est considérée comme réussie lors de la session ordinaire si la note finale est de 5,0 ou plus. +++SESSION EXTRAORDINAIRE+++ Si l'étudiant ne réussit pas 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 contenu de la matière. *** Le cours est considéré comme réussi 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. Publication 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 PROBABILITÉ ET STATISTIQUE 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. 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 a un double objectif : d'une part, l'étudiant doit apprendre à reconnaître que différents outils mathématiques ont 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 utilisant le 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 généralement démontrées 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. 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 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 de base 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, diédrique, le 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 la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage qui lui correspond selon le programme de la matière. ---- 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 sera 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, sera organisé. 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 suivant les normes et les bonnes pratiques du secteur. - Encourager la pensée logique et analytique : tout au long du cours, les étudiants développeront des compétences pour 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 qui résolvent des problèmes réels ou simulés, en utilisant des techniques de conception et de développement de logiciels. - Connaître 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 généralement démontrées 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 écrits 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 : 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 applications informatiques 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 pour 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 qui résolvent 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 de penser de manière algorithmique : Ils seront capables de décomposer des problèmes complexes en étapes simples et de développer des algorithmes pour les résoudre, en utilisant 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 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 contrôle de version (tel que Git) pour collaborer sur des projets de programmation, en gérant les versions du code et en travaillant 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 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 du cours, vous apprendrez 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 de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage 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 % de cas pratiques. La note finale sera calculée en faisant la moyenne de l'évaluation continue et de l'examen final, même si la première est inférieure à 5. Session extraordinaire (100 % d'examen) : - Lors de la session extraordinaire, l'évaluation se fondera uniquement sur un examen couvrant 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.- Al Sweigart Automate the Boring Stuff with Python, 3e édition : Programmation pratique pour les débutants No Starch Press. 2025. ISBN : 1718503407 2.- Charles Russell Severance Python pour tous : Explorer les données avec Python 3 Indépendant. 2020. ISBN : 9798633985566 3.- Eric Matthes Python Crash Course, 3e édition : une introduction pratique à la programmation basée 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 Python Programming : An Introduction to Computer Science 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 computationnelle 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 les Fondements mathématiques de l'ingénierie II, constitue la matière Analyse mathématique I, appartenant au 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 aspects 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 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 aient la capacité de rassembler 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 écrits 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. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. Résultats d'apprentissage - Distinguer et manipuler les différents ensembles de nombres. - Connaît les principaux théorèmes de base sur les suites et les 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 qui seront 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 de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux matières composant chaque discipline et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage qui lui correspond selon le programme de la matière. ---- 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 différentes questions. - SE2 : Rapports sur des cas pratiques abordés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. Ces systèmes contribuent, dans une mesure plus ou moins grande, à l'évaluation des compétences de base et générales (CB1 à CB4), transversales (CT2) et spécifiques (CE1 à CE3) attribuées à cette matière. 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 : - 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 par 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, consultez le calendrier académique). Elle consiste en un examen unique portant sur l'ensemble du contenu du cours. *** La matière est considérée comme réussie 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 diplômes 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 très bien » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l'année universitaire correspondante, sauf si le nombre d'étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention très bien » 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 (volume 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 doter l'étudiant des 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 fournir 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 perspective 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, effectuer 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 Applique 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'à d'autres unités couramment utilisées en 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 des particules. - 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 pratiques 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 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 % 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
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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 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 à l'ingénierie mathématique, ce qui en fait constitue ainsi la base d'autres matières et cours du cursus, tels que le calcul numérique, la recherche opérationnelle, le calcul stochastique et l'intelligence artificielle. Prérequis Bien qu'aucun prérequis n'ait été établi, il est recommandé d'avoir suivi (au préalable) le cours d'Algebra I ou un autre 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 - 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 aient la capacité de rassembler 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 écrits 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 de base de l'algèbre linéaire. - Comprend le calcul matriciel d'un point de vue conceptuel fourni par 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 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 générée 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, QUADRIQUOTES 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 par invariants des quadriques. 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 bi- et tridimensionnels. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage qui lui correspond selon le programme de la matière. ---- 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 différentes questions. - SE2 : Rapports sur des cas pratiques abordés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. Ces systèmes contribuent, dans une mesure plus ou moins grande, à l'évaluation des compétences de base et générales (CB1 à CB4), transversales (CT2) et spécifiques (CE1 et CE2) attribuées à cette matière. CRITÈRES D'ÉVALUATION Les systèmes d'évaluation décrits ci-dessus se concrétisent 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 il sera exigé 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 classe 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 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 sur 10,0 ou supérieure. ******* 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 rattraper 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 de 5,0 points sur 10,0 ou plus. NOTATIONS L'article 5 du décret royal 1125/2003 du 5 septembre établit le système de notation applicable aux cours des diplômes 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 note 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 très bien » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l'année universitaire correspondante, sauf si le nombre d'étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention très bien » 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 García Maroto Editores. 2010. ISBN : 9788492976942 2.- Luis Merino et Evangelina Santos Algèbre linéaire avec des méthodes élémentaires Paraninfo. 2010. ISBN : 978-84-9732-4 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 pour 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 des algorithmes : - 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 appropriée en fonction du type de problème et des ressources disponibles. 5) Développer des compétences en programmation et adopter les bonnes pratiques : - Utiliser un style de programmation clair, modulaire et bien documenté. - Effectuer des tests et des validations (testing) 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, et des cas d'utilisation possibles. 7) Encourager la capacité d'apprentissage autonome et le travail en 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 structures de données et en 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 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 généralement démontrées 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. 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 écrits 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 : CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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. 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 résultats d'apprentissage avec le cours Structures de données et algorithmes II, bien qu'à un niveau élémentaire. Ces résultats d'apprentissage sont les suivants : - Utiliser des connaissances en algorithmique et en complexité computationnelle de base pour résoudre des problèmes pouvant se poser en ingénierie. - Identifier et proposer des solutions de base 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 de classes, de méthodes et de l'encapsulation pour créer des TAD représentant des entités courantes (par exemple, nombres complexes, fractions, polynômes). 3. TAD linéaires et associatifs - TAD linéaires : listes, piles et files d'attente. Discussion sur leurs opérations fondamentales, leur complexité et 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 et 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 Python prédéfinies. 4. Structures de données arborescentes - Concepts de base : arbres généraux, binaires, binaires de recherche, arbres équilibrés (AVL, Red-Black), etc. - Opérations fondamentales : insertion, suppression, traversée (inordonnée, préordonnée, postordonnée), recherche et rééquilibrage. - Implémentation en Python : représentation des nœuds et des pointeurs, utilisation de classes pour encapsuler la logique. Analyse des cas d'utilisation fréquents (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. - Implémentation 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 comment gérer les 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 plusieurs structures de données, en analysant leurs performances avec des entrées de différentes tailles. - 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 du contrôle de version (Git) et de méthodologies agiles simples (Scrum, Kanban) pour la réalisation de projets. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage qui lui correspond selon le programme de la matière. ---- 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 est répartie 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 les 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 de base de la complexité temporelle et/ou spatiale). b) Exercice pratique 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 appropriés). - Validation de la solution (tests fonctionnels, tests unitaires) et vérification de la bonne implémentation des structures. - Propreté, maintenabilité et lisibilité du code. c) Travail pratique 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 les 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/algorithmes. - Qualité de la documentation du projet (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) Examen partiel 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) Examen final de l'ensemble du cours (40 %). Il s'agit de l'examen de session ordinaire qui évalue 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 sélection appropriée 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 et 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 pour 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 seul examen portant sur l'ensemble du cours, dont le poids 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 : - Concepts fondamentaux sur les 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 les graphes, etc.). - Évaluation de la complexité et justification des choix de conception. - Seront évalués 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.- Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser Data Structures and Algorithms in 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 est effectuée, ainsi que celle des circuits logiques de base, dans le but de fournir à l'étudiant une meilleure compréhension de 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 que s'appuyant 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 aient la capacité de rassembler 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 écrits 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 : CE10 - Maîtriser les concepts de base 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 concrets. 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 de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux matières composant chaque discipline et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage 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 un examen final. L'évaluation continue comprendra les épreuves suivantes : • Portfolio : 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 le 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 du contenu du cours sera évalué. Sa pondération 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. De même, seuls les examens pourront faire l'objet d'une révision. Pour que l'étudiant puisse bénéficier de l'évaluation continue, une assiduité minimale de 70 % aux heures de cours programmées (SESSION, TRAVAIL) sera exigée. 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 couvrant l'ensemble du contenu du cours, avec une pondération de 100 % dans la note finale. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 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 (volume 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 (volume 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 les 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 fournir les bases 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 établi, 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 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 se manifestent 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 rassembler 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 écrits 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. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. Résultats d'apprentissage - Connaît les principaux théorèmes de base sur les suites et les 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 les 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 matières composant chaque discipline et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage qui lui correspond selon le programme du cours. ---- Le système d'évaluation de la SESSION ORDINAIRE se compose des éléments suivants : - 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 moyenne soit calculée 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 pour 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 compose des éléments suivants : - Examen portant sur l'ensemble du cours (100 %). 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 (volume 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 chaque thème. 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 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 - 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 écrits 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 - 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 entiers en utilisant 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 égaux ? Quand un graphe est-il plan ? Y compris la formule d'Euler et, enfin, étude des chemins eulériens et hamiltoniens. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage qui lui correspond selon le programme de la matière. ---- SESSION ORDINAIRE Une évaluation continue sera effectuée sous la forme d'un contrôle après 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, les contrôles ne dispensent de la matière. À l'issue de la période de cours, l'examen de la session ordinaire (examen final) sera organisé, avec une pondération de 60 %. Cet examen porte sur l'ensemble du cours. De plus, pour que la note 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 est insuffisante. En cas de perte de l'évaluation continue pour 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 proposés dans 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 3/2007 du 22 mars, les principes d'égalité des chances, de non-discrimination et d'accessibilité universelle des personnes handicapées, tels qu'établis par la loi 51/2003 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 27/2005 du 30 novembre. Les objectifs spécifiques proposés pour le cours « Fondements de la chimie » sont les suivants : Dispenser une formation en sciences, avec un accent particulier sur la chimie, permettant d'aborder l'étude des matières technologiques. Assurer l'acquisition de compétences et d'aptitudes transversales permettant et favorisant l'application 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 les phénomènes de nature physiquement différente et leurs analogies sous-jacentes afin d'appliquer des solutions déjà connues à de nouveaux problèmes RS2 Effectuer des calculs, des évaluations, des études, des rapports et des tâches pour 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, être capable de déterminer les quantités de substances réactives et utiliser les potentiels thermodynamiques pour caractériser énergétiquement la réaction. 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. Fondements 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 électrochimie. Introduction à la chimie organique. - Réactions d'oxydoréduction et électrochimie. Introduction à la chimie organique. Activités pédagogiques AP1.- Cours magistraux participatifs AP2.- Séminaires ou cours pratiques AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) AP4.- Travail autonome AP5.- Tutorat AP6.- Évaluations 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 de 5 (avec une note minimale de 4 dans chacune d'elles pour calculer la moyenne) pour être admis. IL NE SERA PAS POSSIBLE D'OBTENIR UNE DISPENSE DE MATIÈRE GRÂCE AUX ÉPREUVES PARTIELLES. A) ÉVALUATION CONTINUE avec travaux de groupe - 15 % travaux pratiques. Note minimale de 5,0 points pour réussir. - 10 % : examen partiel 1 considéré comme un travail de groupe - 5 % d'activités en classe (travaux de groupe sur le campus virtuel) - 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 Chimie et Physique. - En cas d'échec à l'examen de laboratoire de 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 la session extraordinaire, l'ensemble du cours (Chimie, Physique et Travaux pratiques) sera évalué et la note de cet examen correspondra à 100 % de la note finale du cours. |
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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 en identifiant des stratégies d'élimination, la collecte de données et leur traitement mathématique. Établir les protocoles de prise de mesures, en particulier ceux relatifs à la sécurité de l'expérimentateur. Rédiger des rapports relatifs aux processus de mesure, à l'analyse des résultats et aux conclusions obtenues. 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 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. 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 des protocoles établis impliquant l'étalonnage des instruments, l'estimation des incertitudes systématiques et aléatoires en identifiant des stratégies d'élimination, l'obtention 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 obtenues. 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 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'au moins 70 % de présence 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 faire la moyenne avec les autres systèmes d'évaluation) 50 SE3.- Cahier de travaux pratiques de laboratoire (l'étudiant doit remettre les comptes rendus fournis des travaux pratiques réalisés pour évaluation) 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, appartenant au 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 fixé, 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 que s'appuyant 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 aient la capacité de rassembler 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 écrits 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. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus appropriés dans 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 en Rn. - Connaît les principaux théorèmes de base sur les limites, la continuité, la dérivabilité et le calcul différentiel des fonctions à plusieurs variables. - Calcule les dérivées directionnelles et partielles, les gradients et les hessiens. - Applique les résultats pour le 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. Extrema 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 de savoir comment 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 différentes questions. - SE2 : Rapports sur des études de cas proposés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. Ces systèmes contribuent, dans une mesure plus ou moins grande, à l'évaluation des compétences de base et générales (CB1 à CB4), transversales (CT2) et spécifiques (CE1 à CE4) attribuées à cette matière. 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, avec une pondération totale de 15 % dans 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 travail 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 selon les indications ci-dessus est de 5,0 ou plus. +++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 évaluant l'ensemble du contenu de la matière. La matière est considérée comme réussie 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 diplômes 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 très bien » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l'année universitaire correspondante, sauf si le nombre d'étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention très bien » 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 de suivre actuellement les cours de calcul différentiel et intégral en une et plusieurs variables réelles. 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 soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l'ingénierie 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 écrits 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. 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 appropriés dans 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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 de 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 cas pratiques présentés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. Ces systèmes contribuent, dans une mesure plus ou moins grande, à l'évaluation des compétences de base (CB2 à CB5) et générales (CG2 et CG3), transversales (CT1 à CT3) et spécifiques (CE1 à CE5, CE7 et CE8) attribuées à cette matière. SESSION ORDINAIRE : La note finale de la session ordinaire sera calculée en pondérant les exercices/travaux écrits et les examens de la manière suivante : - 60 % de la note obtenue lors de 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 2 devoirs à rendre pendant la période de cours. Pour pouvoir calculer la note d'évaluation continue, 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 avec 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, faisant partie du module de formation de base du cursus, vise non seulement à permettre à l'étudiant de connaître les principaux théorèmes de base 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 en ingénierie. Prérequis Aucun prérequis n'a été défini, bien qu'il soit essentiel d'avoir suivi (au préalable) le cours d'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'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. 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 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 appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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. Résultats d'apprentissage - Connaît les principes de base de la conception d'expériences et des modèles de régression. - Applique diverses techniques et modèles pour l'analyse de données multivariées. - Maîtrise les éléments du contrôle qualité. - Utilise l'analyse et les modèles initiaux de séries chronologiques pour résoudre des problèmes d'ingénierie de différents niveaux de difficulté. - Maîtrise les logiciels statistiques et sait interpréter leurs résultats. Description du contenu Plans d'expériences. • Plans d'expérimentation. • 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 MV pour µ • Obtention des estimateurs de MP pour θ • Obtention des estimateurs de MP 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 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., 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 de formation 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 sera 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 sera celle de 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. Probabilité 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) Appliquer les connaissances en algorithmique et en complexité algorithmique - Développer la capacité à utiliser les principes de complexité et d'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 aux 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 computationnel des algorithmes itératifs (en termes de temps et d'espace), en utilisant des notations et des 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 exigences de performance. 5) Résoudre des problèmes d'ingénierie en appliquant des connaissances en structure et en programmation de systèmes - Former l'étudiant à aborder et à 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 - 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 soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu'à les adapter à des contextes et des situations nouveaux. 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 par 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 une application en ingénierie, en utilisant pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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. 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 résultats d'apprentissage avec le cours Structures de données et algorithmes I, bien qu'à un niveau avancé. Ces résultats d'apprentissage sont les suivants : - Utiliser des connaissances en algorithmique et en complexité computationnelle 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 complexe 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 (pseudocode 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 (algorithme de Prim/Kruskal pour les graphes). - Analyse des cas dans lesquels l'approche gloutonne fonctionne et de ceux dans lesquels elle ne fonctionne pas. 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 récursivité et méthodes pour la résoudre (arbres de récursivité). 4. Programmation dynamique - Concept de sous-problèmes imbriqués : lorsqu'un grand problème est résolu à partir de 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. - Bottom-Up (tablage) : construction de solutions de la base vers le 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, 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 (knapsack 0/1) optimisé. - Techniques de borne inférieure et supérieure : 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 différentes tailles. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 1. Évaluation continue Pour pouvoir prétendre à l'évaluation continue, l'étudiant doit justifier d'au moins 70 % de présence 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 application des conventions de style (PEP 8 si Python est utilisé). - 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 (gloutonnes, 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 de fonctionnalité (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, au 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 est pertinent. - Qualité de la documentation du projet : Inclure 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) Examen partiel (30 %) Critères d'évaluation : - Compréhension des fondements de l'algorithmique et de la complexité computationnelle : Notations Big-O, Big-Theta, Big-Omega ; identification de la complexité dans des problèmes de base. - Connaissance des techniques algorithmiques essentielles (gloutonnes, 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 de base : 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 (greedy, diviser pour régner, programmation dynamique, backtracking, branch and bound, etc.) : Tant sur le plan théorique que sur le plan 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 cas d'utilisation avancés : Questions conceptuelles et pratiques mettant à l'épreuve la capacité à distinguer plusieurs 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 réussir chaque bloc (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 sections. 2. Évaluation non continue En cas de non-respect du 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'ensemble 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 de plus grande complexité : 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 les courbes et les surfaces de l'espace euclidien. Il n'est pas tant important qu'il développe une vision spatiale, mais plutôt qu'il connaisse les formes quadratiques fondamentales qui déterminent une surface et qu'il sache 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 établi, il est recommandé d'avoir suivi (au préalable) les cours « Fondements mathématiques de l'ingénierie I et II » et « Algèbre I et II », et d'avoir suivi ou d'être en train de suivre le cours « Calcul différentiel » ou d'autres cours présentant des compétences et des acquis 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'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. 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 écrits 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. 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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 de Bézier à l'aide de 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 paramétriser certaines surfaces classiques, y compris 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. - Comprendre les géodésiques sur une surface et leur relation avec les courbes de longueur minimale entre les points de la surface. - Sait utiliser des outils informatiques pour la visualisation des courbes et des surfaces et le calcul de leurs éléments. Description du contenu 1) Courbes dans le plan et dans l'espace a) courbes paramétrées par la 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 de savoir comment 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 différentes questions. - SE2 : Rapports sur des cas pratiques abordés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. Ces systèmes contribuent, dans une mesure plus ou moins grande, à l'évaluation des compétences de base (CB2 à CB5) et générales (CG2), transversales (CT1 et CT2) et spécifiques (CE1 à CE5, CE7 et CE8) attribuées à cette matière. 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 sujet abordé au cours de l'année, qui comptera pour 10 % 4) l'examen officiel, qui comptera pour 60 % Les étudiants qui échouent 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 de base sur les courbes et les 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 la matière 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 du 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 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 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 RA1 Appliquer correctement la formulation newtonienne à la résolution de problèmes mécaniques. RA2 Connaît les concepts de base du mouvement ondulatoire, ainsi que la phénoménologie fondamentale 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 liés au solide rigide. RA4 Relie les symétries et les lois de conservation en physique, en les utilisant pour résoudre des exercices pratiques. Description du contenu Le cours comprend 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 pratiques 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 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 : - 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 de 5,0 ou plus. +++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 contenu de la matière. La matière est considérée comme réussie 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 diplômes 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 très bien » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l'année universitaire correspondante, sauf si le nombre d'étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention très bien » 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
| Code | Matières | Caractère* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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, appartenant au module de formation de base du cursus, a pour objectif principal de fournir aux étudiants une formation solide en intégration de Riemann des fonctions à plusieurs variables et dans 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, on étudiera le théorème de Fubini et ses applications au calcul des intégrales itérées, ainsi que le théorème de changement de variable, qui permet de simplifier les intégrales au moyen de transformations appropriées. De plus, 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 introduite, 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, le 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 compétence dans la résolution de problèmes concrets. Prérequis Aucun n'a été établi, 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 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 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 aient la capacité de rassembler 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 écrits 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. CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus appropriés dans 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 les 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 de savoir comment 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. Ces exercices se concrétisent par deux examens partiels qui auront lieu au cours de la période d'enseignement. - SE2 : Rapports sur des cas pratiques abordés 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 de formation. 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 concrétisent 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 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 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 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, consultez le calendrier académique). Elle consiste en un examen unique portant sur l'ensemble du contenu de la matière. La matière est considérée comme réussie 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 diplômes 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 très bien » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l'année universitaire correspondante, sauf si le nombre d'étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention très bien » 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 l'aide des méthodes existantes pour atteindre un niveau B2/C1, en accordant une attention particulière à l'expression individuelle (orale et écrite), le processus de communication (expression orale et compréhension orale), l'emploi correct de la langue orale et écrite (correction, cohérence et adéquation, justesse lexicale, orthographe, vocabulaire, prononciation et créativité) et 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 dans le domaine d'études de son cursus. Prérequis Aucun prérequis n'a été établi 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 entreprendre des études supérieures avec un haut degré d'autonomie. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT4 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des écrits et d'autres documents dans le cadre du cursus, en les communiquant de manière claire et efficace tant par écrit qu'à l'oral en utilisant la langue anglaise. 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 cours 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 d'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 Puits intelligents (p. 6) – Relation entre les clauses;;;; Rendre compte des travaux achevés. Grammaire : participe passé et cohésion 1.3 Lasers (p. 8) – Descriptions techniques;;;; Marqueurs de section dans un exposé. Unité 2 – Conception 2.1 Spin-offs (p. 10) – Fonction d'un appareil;;;; Grammaire : Passif au présent et au passé simple 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 : Passif au présent continu et expressions suggérant un faible risque 3.2 Solutions (p. 22) – Résumer, faire des liens. Grammaire : la proposition relative non restrictive, le participe présent, « although » 3.3 Contrôles (p. 24) – 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 : phrases 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/noms utilisés comme légendes et cohésion lexicale. Unité 6 – Planification 6.1 Risque (p. 42) – Degrés de certitude. Grammaire : expressions exprimant des degrés de certitude. 6.2 Crisis (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 de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 sera mené dans le but d'obtenir les résultats 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 à choix multiples, vrai ou faux, à trous et à questions. • 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 selon un système d'évaluation continue, comme suit : Épreuve partielle 1 (Total 35 %) : les quatre compétences seront évaluées Examen final (35 %) : les quatre compétences seront évaluées 1 Présentations orales (20 %) (Si l'étudiant réussit l'épreuve orale avec une note minimale de 5 en classe, cette note sera conservée pour la session ordinaire) Travail en classe (comportement/attitude en classe, assiduité et participation active, réalisation des tâches) : 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 : Rédaction 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, écoute 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 de la manière suivante : 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 peut 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 d'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 sur les équations différentielles et les 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 - 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 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 écrits 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. 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 appropriés dans 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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 : EDP linéaires à 2 et 3 variables. EDP semi-linéaires. Le Pfaffien. EDP1 générales. Thème 2 : Fonctions continues et leur complétion en un espace de Hilbert par 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 fonctions propres. Thème 4 : Résolution de l'EDP2 linéaire à 2 et 3 variables. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux matières composant chaque discipline et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 - Deux contrôles non libératoires, comptant chacun pour 15 %, seront organisés. - Un examen final portant sur l'ensemble du cours sera organisé 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 et comptera pour 100 %. Calendrier Cliquez sur ce lien pour obtenir le calendrier détaillé au format Excel
Bibliographie De base : 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'envisager des stratégies d'optimisation avant la mise en œuvre. 3) Appliquer 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 est 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 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 des projets. - Approfondir les E/S haute performance et la programmation parallèle pour 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 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'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 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 écrits 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 : 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l'ingénierie mathématique. Résultats 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 de l'étude théorique dans la résolution de problèmes à l'aide de programmes. - 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 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, clouds). - 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 pour exploiter la capacité de calcul disponible : optimisation des algorithmes, exploitation de l'architecture matérielle (multicœurs, 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. - Construction d'applications coordonnant plusieurs nœuds (clusters, conteneurs, environnements cloud). - Mécanismes de synchronisation et de gestion des pannes (tolérance aux pannes, réplication des données, résilience). 4) E/S haute performance - Stratégies pour optimiser le flux de données et réduire les goulots d'étranglement dans 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, blocages). 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 (intensif en données vs intensif en calcul). - Validation des performances et des indicateurs de scalabilité (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 CPU multicœurs et GPU pour optimiser l'exécution d'algorithmes dans des scénarios réels. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 Lors de la session ordinaire, l'évaluation objective de l'apprentissage 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) vues 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 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. - Propreté, 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 qui aborde un problème complexe lié au big data, au machine learning ou au calcul scientifique, en appliquant des stratégies de parallélisme et de distribution. - Qualité de la documentation du projet (README détaillé, guides d'utilisation, références aux concepts théoriques). - Présentation des résultats (graphiques de performance, tests sur différentes tailles d'entrée et évaluation de l'évolutivité). d) Examen partiel 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. - Connaissance théorique des principaux modèles de programmation distribuée (MPI, MapReduce, etc.) et de leurs avantages. - Résolution de problèmes et exercices courts axés sur la vérification des performances et la gestion des états partagés. e) Examen final 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 pour les systèmes concurrents et distribués. - Capacité à identifier les goulots d'étranglement et à proposer des améliorations de performance. - 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 le poids 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 : - Concepts de concurrence en Python (processus, threads, GIL). - Techniques de synchronisation et de communication (verrouillages, 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). La solidité conceptuelle, la capacité à résoudre des problèmes complexes et la clarté dans la justification des solutions proposées seront évaluées. 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 des problèmes mathématiques de manière approximative lorsqu'il n'est pas possible d'obtenir une solution analytique. Elle se concentre 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 des 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, y compris leur origine, leur propagation et leur minimisation. - Développer la capacité à sélectionner 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 réflexive. 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). De même, il est conseillé de posséder des connaissances en programmation Python. 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'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. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu'à les adapter à des contextes et des situations nouveaux. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des écrits 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. 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 et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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. 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 trace 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 déterminée, 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 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 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 cas pratiques abordés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. Ces systèmes contribuent, dans une mesure plus ou moins grande, 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 concrétisent par les critères d'évaluation suivants : Il existe deux sessions d'examen officielles : ordinaire et extraordinaire. +++SESSION ORDINAIRE+++ La note finale de cette session sera 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 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 classe 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 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 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) ne réussit pas la matière lors de la session ordinaire, il/elle pourra la valider lors de la session extraordinaire. Lors de cette session, il y aura 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 la matière sera évalué. ***** Le cours sera considéré comme réussi 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 ingénieurs avec application 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 [etc.] : 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 doter l'étudiant des outils nécessaires pour comprendre les processus thermodynamiques ainsi que les principes et les lois qui les régissent, afin qu'il soit capable d'aborder de manière satisfaisante l'analyse et la résolution de 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 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 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, en analyse les conséquences et les applique à la résolution de problèmes RA5 Connaît 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 - Zéroe principe. Concept 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.- Évaluations 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 doivent 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 la construction 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 perspective historique RK2 Comprendre les phénomènes de nature physiquement différente et leurs analogies sous-jacentes afin d'utiliser des solutions déjà connues pour résoudre 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 mécaniques. RA6 Formuler 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 : Activités pratiques. Elles consistent en 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 systèmes d'évaluation décrits ci-dessus sont précisés par les critères d'évaluation suivants. Il existe deux sessions d'examens officielles : ordinaire et 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 réussi 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 seul examen évaluant l'ensemble du contenu du cours. La note de la session extraordinaire correspond directement à la note obtenue à cet examen. Le cours est considéré comme réussi 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 programmes d'études dans l'Espace européen de l'enseignement supérieur. L'obtention des crédits correspondants nécessite la réussite aux examens ou aux tests 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 note 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 « Honours » (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 couvrant 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 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 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 En cas d'échec à 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 évaluant 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 réussi 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 diplômes 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 très bien » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l'année universitaire correspondante, sauf si le nombre d'étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention très bien » pourra être attribuée. 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 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'étudiant acquerra les notions fondamentales de l'électromagnétisme : contexte dans l'histoire 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 de problèmes avec 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 perspective historique o RK2 Comprendre les phénomènes de nature physiquement 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 les 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 des champs électriques et magnétiques, ainsi que l'interrelation entre ces champs et leur unification dans l'électromagnétisme o RS1 Appliquer les connaissances, concepts et 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 pratiques |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 De base : 1.- Griffiths, David J Introduction to electrodynamics / 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 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 finies, Équations aux dérivées partielles et Méthodes numériques ou d'autres cours présentant des compétences et des acquis 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'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. 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 écrits 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. 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 et des contraintes de temps et de ressources. CE7 - Utiliser des applications informatiques 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 une application en ingénierie, en utilisant pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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. 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 finies. - 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 pour la résolution d'EDOS ordinaires 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'EDOS d'ordre supérieur et de systèmes d'EDOS. Dans ce cas, on étudie également les systèmes d'EDOS 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 se concentre sur l'analyse des signaux à partir de méthodes de régression linéaire et non linéaire, pour aboutir à l'utilisation des transformées de Fourier et de Laplace. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux matières composant chaque discipline et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 classe sur la mise en œuvre informatique de méthodes numériques - SE2 : 20 %. Il s'agit d'études de cas pratiques dont l'évaluation se fait sous la forme d'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 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 % 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 ingénieurs McGraw-Hill Interamericana de España S.L.. 2011. ISBN : 6071504996 |
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| C0342301 | Développement orienté objet | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Développement orienté objetCódigo: C0342301 Imprimir Cours 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours est divisé en 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 le 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 vise à étudier 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 des programmes et des 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 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 généralement démontrées 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 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 écrits 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 : 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 pour 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 génicité et d'héritage, ainsi que les mécanismes associés au polymorphisme pour construire des programmes corrects et faciles à maintenir. - Est capable de concevoir et de tester des programmes dans des environnements orientés objet spécifiques. - Sait appliquer des bibliothèques et des frameworks d'objets 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 de 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. 5.2. Exemples représentatifs en Python. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 sera mené en tenant 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) Indépendant. 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 : 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 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Les objectifs généraux du cours sont les suivants : o Modéliser des problèmes élémentaires de recherche opérationnelle. o Connaisse 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 Applique 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 de base et générales : CB2 - Les étudiants doivent savoir 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 - 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 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 écrits 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. 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 appropriés dans 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l'ingénierie mathématique. 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 o Modéliser des problèmes élémentaires de recherche opérationnelle. o Connaît les fondements 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 Applique 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 de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 SE1 : Exercices de différents types où l'étudiant doit répondre à différentes questions. SE2 : Rapports sur des cas pratiques présentés 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 de la manière suivante : - Évaluation continue (60 %) + Examen partiel (20 %) + Projet avec 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 avec Python (40 %) - Examen final (60 %) SE1 et SE2 : Projet avec 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 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Le cours d'Optimisation et de contrôle destiné aux ingénieurs en mathématiques couvre des techniques clés telles que le calcul des variations, qui optimise les fonctionnelles à l'aide de l'équation d'Euler-Lagrange, appliquée à des problèmes tels que la brachistochrone. En contrôle, on étudie les systèmes dynamiques, avec des régulateurs PID et un contrôle optimal basé sur le principe de Pontryagin. La programmation dynamique est introduite 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 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 part des 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 se manifestent 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 rassembler 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 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 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 écrits 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 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l'ingénierie mathématique. 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 o Maîtrise des 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'EDP. 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 de contrôleurs et 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 scénarios 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 de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 programmées. - 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 o Examen final (70 %) : examen en session ordinaire portant sur l'ensemble du programme. SI LE SEUIL D'ASSIDUITÉ (70 %) N'EST PAS ATTEINT, L'ÉVALUATION CONTINUE EST SUSPENDUE AVEC UNE NOTE DE ZÉRO ET UNE MOYENNE EST CALCULÉE AVEC L'EXAMEN FINAL. SESSION EXTRAORDINAIRE (100 % d'examen) : Lors de la session extraordinaire, l'évaluation se basera uniquement sur un examen couvrant 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 Optimal Control: Linear Quadratic Methods 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 3. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Connaître, étudier et appliquer les résultats théoriques et pratiques des fonctions analytiques, en particulier des fonctions élémentaires et de 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 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 - 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 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 écrits 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. 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 appropriés dans 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. Résultats d'apprentissage - Connaît les concepts de base des fonctions holomorphes. - Résout des intégrales en appliquant le théorème des résidus de Cauchy. - Connaît 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 : nombres complexes. - Fonctions analytiques. - Fonctions élémentaires. - Le théorème et la formule intégrale de Cauchy pour les fonctions à variable complexe. - Théorème de Cauchy sur les résidus 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 de savoir comment 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 différentes questions. - SE2 : Rapports sur des cas pratiques abordés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. 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 : -- 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, consultez 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 évaluant l'ensemble du contenu du cours. +++SESSION EXTRAORDINAIRE+++ Si l'étudiant ne réussit pas 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 évaluant l'ensemble du contenu du cours. *** La matière est considérée comme réussie 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 diplômes 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 très bien » sera attribuée aux étudiants ayant obtenu une note égale ou supérieure à 9,0. Leur nombre ne pourra dépasser cinq pour cent des étudiants inscrits à la matière au cours de l'année universitaire correspondante, sauf si le nombre d'étudiants inscrits est inférieur à 20, auquel cas une seule « mention très bien » 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 Variables complexes et applications 7e éd. McGraw-Hill. 2010. ISBN : 8448142128 |
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| TOTAL: | 36 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DEUXIÈME TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0242605 | Électromagnétisme II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Électromagnétisme IICódigo: C0242605 Imprimir Cours 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 rapport 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 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 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 des champs électriques et magnétiques, ainsi que l'interrelation entre ces champs et leur unification en 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 la relation étroite 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 de formation AP1.- Cours magistraux participatifs AP2.- Séminaires ou cours pratiques AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) AP4.- Travail autonome AP5.- Tutorat AP6.- Évaluations 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 classe (20 %). SE2.- Épreuves finales de 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 électromagnétisme et matière : 02 Fondo Educativo Interamericano. 1972. ISBN : 9780465040841 |
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| C0242606 | Laboratoire expérimental I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Laboratoire expérimental ICódigo: C0242606 Imprimir Cours 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 Effectuer des calculs, des évaluations, des études, des rapports et des tâches pour 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. Résultats 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 suivant 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 la représentation, analyse les données, modélise et compare les résultats obtenus avec les lois physiques liées 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 l'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 : Laboratoires de mécanique : Chute libre Travaux pratiques de thermodynamique : 2. Loi des gaz parfaits 3. Conductivité thermique 4. Loi des gaz adiabatiques Laboratoires d'électromagnétisme : 5. Champ magnétique dans les bobines 6. Induction de Faraday Activités de formation AP1.- Cours magistraux participatifs AP2.- Séminaires ou cours pratiques AP3.- Activités pratiques (études de cas, élaboration de projets, simulations, etc.) AP4.- Travail autonome AP5.- Tutorat AP6.- Évaluations 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 avec le modèle fourni et rédigé en anglais. Les autres rapports peuvent être rédigés dans le format de l'étudiant, bien que l'utilisation de LaTeX reste obligatoire............. 60 % 2. Cahier de laboratoire (SE3)............................................................................... 20 % 3. Examen oral (SE2)............................................................ 20 % |
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| C0342305 | Calcul stochastique | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Calcul stochastiqueCódigo: C0342305 Imprimir Cours 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, en leur donnant les moyens d'aborder des problèmes dynamiques soumis à l'incertitude dans divers contextes. À l'issue du cours, l'étudiant sera capable de : - Comprendre les fondements 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 base du calcul stochastique. - S'initier au calcul stochastique par l'intégration stochastique et l'application de la formule d'Itô, en l'appliquant à la résolution d'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 programme. 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. CG2 - Capacité à travailler de manière autonome et organisée pour développer des solutions soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. CG3 - Capacité à développer des projets liés à l'ingénierie 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 du diplôme. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu'à les adapter à des contextes et des situations nouveaux. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des écrits 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 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 appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. 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. 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 de base 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 pour 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 en modélisation mathématique. Thème 3. Martingales en temps discret. - Définition et propriétés des martingales. - Martingales, sous-martingales et super-martingales. - 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 prix 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 de systèmes dynamiques. Activités pédagogiques AF1 : Présentation des concepts liés aux cours composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 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 %). + Examen partiel non libératoire (20 %). - Examen final de l'ensemble du cours (40 %) : une note minimale de 4,0 est requise pour être pris 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 est obtenue à partir de 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 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 est non seulement essentielle à la sécurité, mais 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 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 généralement démontrées 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 - Capacité 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 développer des projets liés à l'ingénierie 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 du diplôme. 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 écrits 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 : 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l'ingénierie mathématique. 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 o Connaît et comprend les principes de base du codage et de la théorie de l'information. o Connaît et maîtrise les principes du codage axé 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, y compris la théorie de l'information, la théorie des nombres et la complexité algorithmique. • Cryptographie symétrique : algorithmes de chiffrement par flux et par blocs, y compris DES et AES, et 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 courbe elliptique (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 de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 la classe virtuelle du cours, 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 correspondant à chacune d'entre elles. SESSION ORDINAIRE Pour réussir le cours lors de la session ordinaire, vous devrez obtenir une note supérieure ou égale à 5,0 sur 10,0 pour 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 basée sur 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. – TP2 : mise en œuvre d'attaques contre des protocoles cryptographiques. • Travaux pratiques sur le forum : 5 % de la note finale. • Attitude et travail en classe : 5 % de la note finale. – Projet global impliquant la cryptographie symétrique et/ou asymétrique. Examen final (60 % de la note finale) L'examen final évaluera votre compréhension globale de la cryptographie, notamment : • Concepts théoriques et fondements mathématiques. • L'analyse des protocoles cryptographiques. • Évaluation de la sécurité et analyse des vulnérabilités. • Résolution de problèmes à l'aide de techniques cryptographiques appropriées. SESSION EXTRAORDINAIRE Pour réussir 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 activités 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 de base pour la conception de schémas et de protocoles sécurisés Éditions de l'U. 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 | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Gestion des donnéesCódigo: C0342307 Imprimir Cours 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, en utilisant 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 programme d'études. 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 - Capacité 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 développer des projets liés à l'ingénierie 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 du diplôme. 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 écrits 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 appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un environnement 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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 ceux-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 Connaît les 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 de gestion des données comprend 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 différents modèles et architectures. - Transformer des données, en corrigeant les erreurs et en traitant les valeurs manquantes. - Explorer et sélectionner les données pertinentes, en appliquant l'analyse exploratoire et 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 de savoir comment 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 : - 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 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 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 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 : The Definitive Guide (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 | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Simulation numériqueCódigo: C0342308 Imprimir Cours 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 spéciales (telles que les solutions stationnaires) des EDP. Le deuxième groupe se divise en algorithmes pour la gestion de grandes matrices et l'utilisation de 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 établi 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 soumises à des contraintes temporelles ou économiques strictes. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu'à les adapter à des contextes et des situations nouveaux. 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 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. 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 appropriés dans 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 applications informatiques 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 une application en ingénierie, en utilisant pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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. 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 les fondements pratiques des méthodes des éléments finis ; et 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 présentée. 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 de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux thèmes composant chaque matière et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 représentant plus de 25 à 30 % de l'évaluation continue seront notés sur 10. - Examen de 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 moyenne soit calculée avec l'évaluation des ateliers et des devoirs. Le cours est considéré comme réussi lors de la session ordinaire si la note finale est de 5,0 sur 10,0 ou supérieure. SESSION EXTRAORDINAIRE Lors de la session extraordinaire, l'étudiant(e) sera évalué(e) sur l'ensemble des contenus enseignés dans le cadre du cours lors d'un examen unique. La note de cette session correspondra à celle obtenue à cet examen (les ateliers et les devoirs ne seront pas pris en compte). Le cours est considéré comme validé lors de la session extraordinaire si la note finale est de 5,0 sur 10,0 ou supérieure. 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 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 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. Le cours couvre les principes de base, tels que la définition et l'impact de l'IA dans différents secteurs, jusqu'au 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 de 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, utilisant des outils et des langages tels que Python, pour résoudre des problèmes concrets tout en développant 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 en utilisant la syntaxe du langage de programmation Python. - Apprendre et analyser comment entraîner des modèles d'intelligence artificielle - Appliquer des modèles d'IA à des problèmes concrets de nature diverse. Prérequis Nous recommandons d'avoir des connaissances en langage de programmation Python, car il sera utilisé comme langage de programmation principal dans ce cours. Il est recommandé d'avoir suivi les cours d'analyse numérique, de techniques d'optimisation et de contrôle, et d'algèbre linéaire. Compétences COMPÉTENCES DE BASE ET GÉNÉRALES : CB2 - Les étudiants doivent savoir 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 - 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 - Capacité de réflexion 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 développer des projets liés à l'ingénierie 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 du diplôme. COMPÉTENCES TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu'à les adapter à des contextes et des situations nouveaux. CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des écrits 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 appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un environnement 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l'ingénierie mathématique. 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. 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 ceux-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/heuristique/entre adversaires) le plus approprié pour résoudre un problème donné et mettre en œuvre ce mécanisme de recherche. o Concevoir une heuristique appropriée pour 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 variable à l'aide de techniques d'intelligence artificielle. o Applique des techniques avancées d'intelligence artificielle pour la conception et le développement d'applications. Description du contenu Le cours « Intelligence artificielle » du programme de licence en ingénierie mathématique de l'université Alfonso X el Sabio comprend 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 par renforcement. Activités de formation 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 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 + 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 contenu du cours (50 %). - Une note minimale de 4,0 à cet examen sera requise pour qu'il puisse être pris 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 se fondera 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 4. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs L'objectif de ce cours est de permettre à l'étudiant de développer ses premières compétences en physique quantique, la dernière des grandes branches de la physique et un domaine d'une actualité brûlante en raison de ses applications technologiques, et plus particulièrement en théorie quantique ancienne. 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 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 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 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. RK6 Connaître les principes mathématiques et 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 discuter 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 pour 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 bases expérimentales 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 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 de la période d'enseignement ; ce cas pratique impliquera la présentation d'un ou plusieurs livrables, dont chacun sera évalué et aura un poids correspondant dans la note du 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 l'ensemble des contenus (thèmes) enseignés sera évalué et qui aura lieu à la date fixée par l'université pour l'examen de session ordinaire (communiquée officiellement au début du semestre). ***** La moyenne pondérée de toutes 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 réussi 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 réussir le cours lors de la 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, lors de cette session, sera uniquement et exclusivement celle obtenue à cet examen, la matière étant considérée comme validée si elle 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 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 combinerons les concepts théoriques avec 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 il 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 qui part des 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 aient la capacité de rassembler 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 documents écrits et autres 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. 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 surapprentissage, et connaître les mécanismes permettant de l'éviter. o Développe des capacités 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 divers types. Description du contenu Thème 0. Fondements 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 du 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 des problèmes concrets de nature diverse. - 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 de savoir comment 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 (pondération des cas pratiques : 50 %, pondération de l'examen : 50 %) : 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 2) Examen final (50 %) : examen lors de la session ordinaire comprenant 50 % de questions théoriques et 50 % de cas pratiques. 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 EST MOYENNÉE AVEC LA NOTE DE L'EXAMEN FINAL SESSION EXTRAORDINAIRE (100 % d'examen) : Lors de la session extraordinaire, l'évaluation reposera uniquement sur un examen couvrant 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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| 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 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. Tout au long du 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 pour l'analyse et la prise de décision. - Intégrer des techniques mathématiques à des approches de gestion modernes pour améliorer l'efficacité et l'adaptabilité de la production. Ce cours combine théorie et pratique à travers des cas concrets et des outils logiciels, permettant 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 généralement démontrées 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 - Capacité de réflexion 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 développer des projets liés à l'ingénierie 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 du diplôme. 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 écrits 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 poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un environnement 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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 ceux-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 d'inventaires, de séquencement des tâches, de planification de projets et de files d'attente, ainsi que leurs éléments et propriétés. o Reconnaît les problèmes de fiabilité, de remplacement et de maintenance, les modélise et les résout. o Résoudre 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 génie 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 suivre des projets dans des environnements de production. Les concepts clés de la gestion de projets seront abordés, notamment la planification agile, la gestion d'équipe, 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 : Fondements de la gestion de projets 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, user stories et tâches. Estimation des tâches et allocation 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. Unité 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 en gestion de projet. - 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 pour améliorer l'efficacité et la productivité. Prérequis 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 des outils numériques. Une bonne connaissance des environnements de travail collaboratifs. Méthodologie Le cours repose sur une approche pratique, où les étudiants appliqueront directement les concepts à des projets réels à l'aide de Jira et Figma. L'apprentissage actif sera encouragé par le biais de simulations, de la résolution de cas et du travail en équipe. Les cours théoriques seront combinés à des exercices pratiques de mise en œuvre d'outils numériques, garantissant ainsi une expérience d'apprentissage appliquée et dynamique. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux matières composant chaque cours et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 pratiques : Les étudiants devront réaliser des exercices liés à la gestion de projets, à l'utilisation de Jira pour Scrum et Kanban, et à la conception de prototypes dans Figma. Ces exercices permettront d'évaluer la compréhension et l'application 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 appliqueront des méthodologies agiles (Scrum ou Kanban) et utiliseront Jira et Figma. Phases d'évaluation : - Définition de la portée et des objectifs. - Création et gestion du backlog dans Jira. - Conception du prototype dans Figma. - Présentation et soutenance du projet final. Chaque phase doit être validée avec une note minimale de 5 sur 10 pour 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 mettant en application les connaissances en gestion agile, Jira et 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 une note minimale 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 : Examen sous forme de QCM avec trois choix par question, sans pénalité pour les réponses incorrectes. Pour réussir l'examen de rattrapage, 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 d'approvisionnement (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 Production and Operations Analysis Waveland Press. 2021. ISBN : 978-147864766 |
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| C0442302 | Optimisation des réseaux | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Optimisation des réseauxCódigo: C0442302 Imprimir Cours 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. - Connaît et met en œuvre les algorithmes appropriés pour résoudre les 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 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 aient la capacité de rassembler 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 de temps ou de budget strictes. CG3 - Capacité à mener à bien des projets liés à l'ingénierie 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 écrits 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 appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. CE9 - Planifier et développer des projets dans le domaine de l'ingénierie mathématique. 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 o Reconnaît 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 Mettre 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 matières composant chaque discipline et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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. en tant que travail indépendant de l'étudiant ou d'un groupe d'étudiants. 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 différentes questions. - SE2 : Rapports sur des cas pratiques présentés tout au long du cours. - SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. Ces systèmes contribuent, dans une mesure plus ou moins grande, à l'évaluation des compétences attribuées à ce cours. POIDS DE L'ÉVALUATION La note finale de la matière lors de la SESSION ORDINAIRE sera calculée en pondérant les projets et les examens de la manière suivante : - Évaluation continue (60 %) + Examen partiel (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 | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Simulation de systèmes logistiquesCódigo: C0442303 Imprimir Cours 4. Matière du premier semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs • Possède et comprend les connaissances relatives à la conception de 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, posséder 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. • Comprend et maîtrise les connaissances relatives à la méthode de calcul par éléments finis et les applique à la simulation d'objets 3D à l'aide de logiciels spécifiques. • Rassemble les données nécessaires à la résolution d'exercices de conception graphique et de simulation d'objets 3D à l'aide de logiciels spécifiques. • Réalise des modèles de gestion et de planification de la production à l'aide de logiciels spécifiques. Prérequis Aucun prérequis n'a été établi pour ce cours. Il est toutefois fortement recommandé d'avoir suivi ou de suivre 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 généralement démontrées 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 - Capacité 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 développer des projets liés à l'ingénierie 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 du diplôme. 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 écrits 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 poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un environnement 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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 en 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 de croquis 2D. • Références et contraintes. • Outils de dessin 2D. 2.3 Part Design. • Principes fondamentaux de la modélisation 3D. • Fonctionnalités basées sur l'esquisse. • Fonctions 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. • Mise en place des charges et des contraintes du modèle. • Convergence. Analyse des résultats. Validation des résultats. • Post-traitement. 3.5 Analyse thermique. • Mise en place 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 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., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d'évaluation. Système et critères d'évaluation Sans préjudice de la 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 sera le seul critère d'évaluation, avec le pourcentage qui lui correspond selon le programme de la matière. ---- SESSION ORDINAIRE : • Épreuve d'évaluation continue 1 – 25 % • Étude de cas et présentation – 20 % • Évaluation continue 2 – 55 % (note minimale requise : 5) Si vous devez vous présenter à 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 | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Laboratoire expérimental IICódigo: C0342603 Imprimir Cours 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'utiliser des solutions déjà connues pour résoudre 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 en physique et dans 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 Connaît 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 suivant 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 à l'interférence, 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 la 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 l'analyse complète selon le format IMRD (Mécanique et ondes, Thermodynamique et Électromagnétisme). Description du contenu Pratiques de laboratoire en optique et 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 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 4. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs Le cours sur la 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 explore les concepts fondamentaux, les techniques permettant de stocker et de traiter efficacement les données, ainsi que les architectures modernes combinant différentes approches de traitement. Il 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 de la science des données, à savoir la gestion des données et l'apprentissage automatique, ainsi que tous les cours de programmation du programme. 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 - Capacité 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 développer des projets liés à l'ingénierie 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 du diplôme. TRANSVERSALES : CT1 - Capacité à appliquer avec souplesse et créativité les connaissances acquises, ainsi qu'à les adapter à des contextes et des situations nouveaux CT2 - Capacité à rédiger et à élaborer des rapports, des écrits 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. SPÉCIFIQUES : CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un environnement 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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 en 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 ceux-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. Résultats d'apprentissage o Connaît, charge 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 questions éthiques et juridiques liées 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 la 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 pour garantir la qualité des données. - Fondements du Big Data : se familiariser avec les technologies, les outils et les principes clés de l'écosystème du Big Data, ainsi qu'avec les défis 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 de savoir comment 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 : cas d'utilisation : 50 % ; examen final de l'ensemble du cours (questionnaire) : 50 %. - Les cas d'application compteront pour 50 % de l'évaluation finale. - Le questionnaire comptera pour 50 % dans l'évaluation finale. Une moyenne sera calculée entre les cas d'utilisation et le questionnaire à condition que la note de ce dernier soit égale ou supérieure à 4,0 sur 10,0 et, dans ce cas, même si les cas d'utilisation sont non validés. *** Cas pratiques : - Assiduité 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 finale du cours. Lors de la session extraordinaire, l'évaluation reposera uniquement sur un examen couvrant 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 In. 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 Data Science for Business : 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 Principes fondamentaux 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 de projets d'ingénierie mathématique / Planning and Management of Mathematical Engineering Projects | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Planification et gestion de projets d'ingénierie mathématique / Planning and Management of Mathematical Engineering ProjectsCódigo: C0442305 Imprimir Cours 4. Matière du deuxième semestre. Obligatoire. 6 crédits. Profesores
Objectifs 1) Comprendre l'importance de la gestion de projets dans le contexte 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 l'intégration, la portée, les délais, les coûts, la qualité et les risques. 5) Développer des compétences en leadership et en gestion d'équipe, y compris des stratégies de gestion des conflits et de direction 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 la pensée critique et la capacité de résolution de problèmes dans des environnements multidisciplinaires et interculturels. 10) Appliquer 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 établi 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 - 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 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 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 - Capacité de réflexion 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 développer des projets liés à l'ingénierie 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 du diplôme. 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 écrits 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. SPÉCIFIQUES : CE3 - Proposer, analyser, valider et interpréter les modèles et outils mathématiques les plus appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs visés. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un environnement 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. CE8 - Connaître et utiliser les logiciels permettant de résoudre des problèmes mathématiques et ayant des applications en ingénierie, en utilisant pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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, la portée, les délais, les coûts, l'approvisionnement et la qualité, dans le cadre de l'étude de la matière. o Identifie et analyse les ressources, les communications et les risques dans le processus de développement d'un projet d'ingénierie. o Connaît les phases de la mise en œuvre et de la 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 diplôme. 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 programmation 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 pour 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 direction 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 pour 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 économique des projets. Activités de formation AF1 : Présentation des concepts liés aux matières composant chaque discipline et résolution de cas permettant à l'étudiant de savoir comment 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 • Travail + Présentation 30 % (≥5) a. L'utilisation de l'IA générative de texte est interdite. • 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 Fondements 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 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 appliquer de manière intégrée les connaissances acquises tout au long de ses études pour résoudre un problème, traiter un cas ou mener à bien un projet spécifique dans son domaine d'études. À travers le TFG, l'étudiant est amené à 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 travail doit faire preuve de rigueur académique et d'originalité, que ce soit par 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'ensemble 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 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 - 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 - Capacité de réflexion 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 développer des projets liés à l'ingénierie 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 du diplôme. 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 écrits 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 TFG - Capacité à réaliser individuellement, à présenter et à défendre 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 Mémoire écrit du TFG. Le mémoire consistera en une présentation structurée des éléments sur lesquels repose le travail réalisé, des objectifs, des étapes suivies, des méthodologies utilisées, d'une description de la manière dont les objectifs fixés ont été atteints et de conclusions, ainsi que de la bibliographie utilisée dans le cadre de ce travail. Description du contenu Travail original réalisé individuellement, consistant en un projet global dans le domaine de l'ingénierie mathématique à caractère professionnel, synthétisant 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 d'études. Un total de 300 heures est comptabilisé, dont 3 % correspondent aux tutorats avec le tuteur du travail. 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 cours optionnels (dans ce dernier cas, choisis par l'étudiant(e)) correspondant au programme d'études du diplôme. Elle nécessite également 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 mémoire 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 sont publiques, c'est-à-dire qu'elles se déroulent 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 | Facultatif | 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 éléments électroniques les plus importants 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 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 perspective 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 d'obtention, les fondements physiques et les applications des différents types de matériaux. Résultats d'apprentissage RA1 Analyser les circuits en courant continu et en courant alternatif. RA2 Connaît les dispositifs fondamentaux, les diodes et les transistors bipolaires et à effet de champ, ainsi que leur description 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 avec des amplificateurs opérationnels. RA5 Connaît et maîtrise les logiciels de simulation électronique. RA6 Comprendre 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 alternatif. 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 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 L'évaluation comprendra les éléments suivants : Évaluation continue (40 %) : - Portfolios 10 % -Études de cas/résolution de problèmes : 30 % Évaluation objective (60 %) : -Examen ordinaire : 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 | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
OptiqueCódigo: 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 processus 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. - Connaître le fonctionnement des instruments optiques (microscope et télescope). - Identifier les états de polarisation possibles de la lumière et comment celle-ci peut être polarisée. - 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 pour l'utilisation de 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. Résultats 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 du contenu - 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 de 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 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 Système et critères d'évaluation Système d'évaluation Pondération % 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 Familiariser les élèves avec les notions fondamentales de l'état solide. Connaître 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 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 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 Comprendre l'apparition de phénomènes coopératifs tels que le ferromagnétisme ou la supraconductivité. RA4 Démontre avoir acquis des compétences dans la manipulation d'appareils d'instrumentation (physique des solides), en suivant les protocoles de prise de mesures, en particulier 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 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 de formation AP1.- Cours magistraux participatifs AP2.- Séminaires ou cours pratiques AP4.- Travail autonome AP5.- Tutorat AP6.- Évaluations 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 activités de résolution de problèmes réalisées en classe, comptant chacune pour 15 %. Les 10 % restants de l'évaluation continue seront constitués du portfolio, qui comprendra 3 livraisons à effectuer au cours de l'année L'examen de session ordinaire ne fait pas partie de l'évaluation continue et sa pondération sera de 60 %. La note minimale pour 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'un examen global 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 | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Physique statistiqueCódigo: 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 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 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 de formation 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 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 classe (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 | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TOTAL: | 30 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DEUXIÈME TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS |
|---|---|---|---|
| C0442600 | Mémoire de fin d'études | OB | 12 |
| C0442602 | Plan du cours | 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 et en probabilités de base. Il est conseillé d'avoir des bases en mécanique quantique et une expérience en programmation 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 à travers 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 pour 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 les 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 dans 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 QFT 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 en entreprise | OB | 6 |
| TOTAL: | 30 | ||
COURS OPTIONNELS
| Code | Matières | Caractère* | ECTS |
|---|---|---|---|
| N/A | Facultatif | OP | 6 |
| TOTAL: | 6 | ||
Liste des cours optionnels
DEUXIÈME TRIMESTRE
| Code | Matières | Caractère* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0442331 | Analyse mathématique financière | OP | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Analyse mathématique financièreCódigo: C0442331 Imprimir Cours 4. Matière du deuxième semestre. Option. 6 crédits. Profesores
Objectifs Ce cours a pour objectif de fournir à l'étudiant une base solide en matière de modèles financiers en 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 aux étudiants 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 (de type Python, R, etc.). Compétences COMPÉTENCES DE BASE 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 aient la capacité de collecter et d'interpréter des données pertinentes (généralement dans leur domaine d'étude) pour émettre 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 critique et d'autocritique pour relever les défis de leur activité d'ingénieur en mathématiques, et capacité à adopter des attitudes cohérentes avec les conceptions 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 à l'ingénierie mathématique 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 du diplôme. 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 écrits 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 appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un environnement 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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 ceux-ci, en les adaptant à différents publics, tant techniques que non techniques. Résultats d'apprentissage - Comprend 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 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., 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 différentes questions. SE2 : Rapports sur des cas pratiques abordés tout au long du cours. SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. 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 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 contenu 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 4. Matière du deuxième semestre. Option. 6 crédits. Profesores
Objectifs - Identifier et classer différents types et sources de données afin d'appliquer les techniques de visualisation les plus appropriées en fonction de leur nature. - Développer des compétences en 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 manière 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 phases 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(e) doit être familiarisé(e) avec la programmation en Python, y compris les structures de données (listes, dictionnaires, tableaux), le contrôle de flux et les fonctions, et avoir une expérience des environnements de travail associés (Jupyter Notebooks, GitHub, etc.). Compétences COMPÉTENCES DE BASE 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 - 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. COMPÉTENCES GÉNÉRALES CG1 - Capacité critique et d'autocritique pour relever les défis de leur activité d'ingénieur en mathématiques, et capacité à adopter des attitudes cohérentes avec les concepts 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 à l'ingénierie mathématique 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 domaine du diplôme. 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 écrits 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 appropriés dans des situations réelles, en fonction des objectifs poursuivis. CE4 - Formuler des problèmes issus d'un environnement 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 applications informatiques 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 pour chaque cas l'environnement informatique approprié. 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 ceux-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 phases d'un projet de visualisation de données, quel que soit l'outil logiciel utilisé. - Connaît et propose des alternatives pour visualiser un même ensemble de données. Description du contenu - Types de données et sources de données. - Visualisation d'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 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., sous forme de travail individuel ou en groupe. AF4 : Épreuves d'évaluation. Système et critères d'évaluation SE1 : Exercices de différents types où l'étudiant doit répondre à différentes questions. SE2 : Rapports sur des cas pratiques abordés tout au long du cours. SE3 : Examens portant sur l'ensemble des activités de formation. 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 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 contenu 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 4. Matière du deuxième semestre. Option. 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 favoriseront 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'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. CG1 - Capacité 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 développer des projets liés à l'ingénierie 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 du diplôme. 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 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 sur le lieu de travail. Dans ce rapport, l'étudiant(e) exposera en détail les activités réalisées pendant le stage. Description des contenus Les contenus des stages externes sont liés au développement professionnel de l'étudiant(e) dans un lieu de travail. Il existera un accord de collaboration préalable entre ce lieu de travail et l'université qui précisera expressément les activités à réaliser par l'étudiant(e) pendant son séjour dans ce lieu. Les activités de base et spécifiques à réaliser par l'étudiant(e) sur le lieu de travail seront précisées avant le début des stages externes et pourront être liées à différents aspects professionnels relevant des matières composant le cursus. Activités de formation AF5 : Travail personnel et développement professionnel sur le lieu de travail. Il s'agit d'un total de 300 heures avec une présence à 100 % dans ledit centre. Système et critères d'évaluation SE4 : Évaluation par le tuteur d'entreprise concernant le 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 | OP | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PhotoniqueCódigo: C0442632 Imprimir Cours n° 5. Matière du deuxième semestre. Cours optionnel. 6 crédits. Objectifs Initier l'étudiant à la photonique Résultats d'apprentissage RA1 Connaît 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 les différentes solutions technologiques qui y répondent. RA3 Démontre avoir assimilé les principes de base du fonctionnement des dispositifs utilisés en photonique, et connaît leurs différents types ainsi que les caractéristiques générales de chacun d'entre eux, dans le contexte capteur-actionneur 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. Statistiques des photons dans les types de rayonnement laser, thermique et 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 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 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.
Dans le double diplôme en ingénierie mathématique + physique à l'UAX, vous serez enseigné par 95% des professeurs qui combinent l'enseignement avec l'activité professionnelle, offrant une vision pratique et actualisée des entreprises et des institutions de premier plan.
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.
Voir la liste complète
Le double diplôme en ingénierie physique + mathématiques de l'UAX vous offre une expérience de formation de haut niveau grâce à des stages externes dans des entreprises de premier plan de différents secteurs, où vous pourrez appliquer vos connaissances scientifiques, mathématiques et technologiques dans des environnements réels et des инноваdores.
Vous travaillerez directement avec des entreprises de premier plan dans les domaines de la technologie, de l'industrie, de l'énergie, du conseil, de la banque et de l'infrastructure, en participant à des projets liés à l' analyse de données, à la modélisation, à l'intelligence artificielle, à l'optimisation des processus et à l'ingénierie appliquée, jetant ainsi les bases d'une carrière professionnelle solide et d'une grande capacité d'insertion professionnelle.
Quelques-unes des entités collaborant à des stages externes :
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Écoutez les témoignages directs d'entreprises et d'étudiants, laissez-vous inspirer par la créativité et l'ingéniosité de nos projets « maker » et découvrez la vie sur notre campus, riche en activités et en événements pour tous les goûts.
Les entreprises font partie intégrante de ton quotidien sur le campus. Tu participeras à des projets d'innovation, elles certifieront tes compétences et te proposeront des stages dès la première année. Des entreprises telles qu'Avanade, CIMPA ou Sener développent déjà des talents et des projets en collaboration avec nos étudiants.
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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.
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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.
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Ayudas para alumnos con discapacidad igual o superior al 33% que cursen estudios en las universidades o centros superiores de enseñanzas artísticas de la Comunidad de Madrid.
Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deportes
Conoce la información sobre las becas y ayudas convocadas por el ministerio de educación, formación profesional y deporte, según los diferentes tipos y niveles de enseñanza.
Atracción al Talento Investigador Predoctoral
Apoyo financiero para estudiantes sobresalientes que quieran desarrollar investigaciones innovadoras y contribuir al avance del conocimiento en sus disciplinas.
Si ya has decidido dar el paso, formaliza tu matrícula con antelación y benefíciate de una ayuda directa. Una forma de premiar tu compromiso y planificar tu futuro con ventaja.
Estudiantes de Iberoamérica
Programa dirigido a ciudadanos iberoamericanos o extranjeros con residencia legal en países de influencia de la OEI. La beca cubre un 50% de descuento sobre el coste total de docencia.
Estudiantes de Ecuador
Programa dirigido a ciudadanos con nacionalidad y/o residencia ecuatoriana que deseen realizar una maestría en línea en España. La beca cubre un 50% de descuento sobre el coste total de docencia.
2025 II Edición
Ayudas para estudiantes de FP de grado superior, grado, posgrado o máster matriculados en universidades españolas con convenio Santander. Un complemento económico para apoyarte durante la realización de tus prácticas profesionales.
Si tienes un familiar directo (hasta 2º grado) matriculado en UAX, puedes beneficiarte de una ayuda del 5% sobre el importe de docencia. Porque estudiar en familia es aún mejor.
Si te graduaste en UAX y ahora estás pensando en cursar una nueva titulación, queremos seguir acompañándote. Por eso te ofrecemos una ayuda del 10% sobre el importe de docencia.
Estudiar dos titulaciones a la vez es un reto, y queremos apoyarte. Si ya estás en UAX y te matriculas en una segunda carrera, contarás con una ayuda sobre tu reserva y matrícula.
Si quieres seguir formándote con nosotros y pasar de Ciclos Formativos a Grado, de Grado a Grado o de Grado a Postgrado, apostamos por ti con una ayuda de hasta el 25% sobre la docencia.
Si tienes un buen expediente académico, queremos reconocer tu talento con una beca pensada para estudiantes de nuevo ingreso. (Excluye grado en Medicina).
Si eres deportista de alto rendimiento, en UAX queremos ayudarte a compaginar tu pasión con tus estudios. Te ofrecemos ayudas específicas que pueden llegar hasta el 50% del importe de tu matrícula.
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 la 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 responsable en dernier ressort, en veillant à ce que la planification du système soit mise en œuvre pour atteindre efficacement les objectifs de qualité, la satisfaction des besoins, des exigences et des attentes des clients et des parties intéressées.
Les organes responsables sont les suivants
Cette structure organisationnelle permet une communication bidirectionnelle des différentes actions d'amélioration qui permettent et assurent la construction de la culture de la qualité au sein de l'Université.
Questions, plaintes et réclamations
Nous sommes à l'écoute des demandes réelles de nos étudiants et de nos employés, car nous croyons en l'amélioration continue des résultats. C'est pourquoi nous souhaitons toujours écouter tout ce que vous avez à nous dire.
Si vous êtes déjà membre de l'UAX, vous pouvez le faire à travers le campus virtuel , dans la section Service clientèle : plaintes, suggestions et félicitations, en introduisant votre nom d'utilisateur et votre mot de passe.
Téléphone : 91 810 94 00
Courrier électronique : paramejorar@uax.es
Heures d'ouverture : du lundi au vendredi de 9h00 à 18h00