Ce cours est le lieu de rendu et d'archivage des rapports décrivant les contributions des étudiants dans le cadre de l'Unité de Formation : "Projet Recherche / Innovation" de leur 5ème année de formation.
Écrire un paragraphe concis et précis qui expose le contenu du cours
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Techniques statistiques de modélisation et prévision, application au data mining.
Modèle linéaire et choix de modèle (sélection de variable, pénalisation)
Estimation d'un risque ou erreur de prévision
Analyse discriminante
Réseaux de neurones
Arbres binaires de décision
Agrégation de modèles
SVM

Dans ce cours, on abordera certaines problématiques liées à la propagation d'ondes: le
modèle de référence sera l'équation des ondes 1d et 2d. On abordera les questions suivantes:

  1. Simulation numérique: méthodes différences finies, ordre, stabilité, convergence, dispersion. On en profitera pour donner quelques méthodes de résolution explicite.
  2. Conditions aux bords: quelles conditions doit-on imposer aux bords du domaine d'étude pour avoir un problème bien posé. Conditions aux limites transparentes, Conditions absorbantes. Couches limites absorbantes (PML)
  3. Propagation en milieu aléatoire: propagation dans un domaine non homogène, coefficients de réflexion, de transmission, milieux équivalents.
  4. Retournement temporel: introduction, refocalisation.

Le cours est organisé en 8 séances: pour chaque séance, vous aurez des expériences numériques à reproduire. Pour vous aider, vous aurez à disposition des documents sur la page du cours ainsi qu'un guide de lecture pour aller chercher les informations pertinentes rapidement. La liste des documents et les références mentionnées dans ces documents font office de bibliographie.

Merci de venir en cours avec un ordinateur portable au cas où les salles de TP GMM ne soient pas disponibles. Vous pourrez travailler en Python (via NumPy/SciPy), Matlab ou Scilab.



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Ce cours présente les notions de bases de la programmation orientée objet et les concepts correspondant en Java: classes, objets, héritage, exceptions, généricité, etc.