Analyse numérique pour ingénieurs (Coursera)

Analyse numérique pour ingénieurs (Coursera)

Ce cours contient les 7 premiers chapitres d'un cours donné aux étudiants bachelor de l'EPFL. Il est basé sur le livre "Introduction à l'analyse numérique", J. Rappaz M. Picasso, Ed. PPUR. Des outils de base sont décrits dans les 5 premiers chapitres. Les deux derniers chapitres abordent la question de la résolution numérique d'équations différentielles.

Class Deals by MOOC List - Click here and see Coursera's Active Discounts, Deals, and Promo Codes.

Plus précisement, nous allons étudier les chapitres suivants du livre :
Chapitre 1 : interpolation, comment approcher une fonction par un polynôme?
Chapitre 2 : comment approcher des dérivées par des formules de différences finies?
Chapitre 3 : comment approcher des intégrales par des formules de quadrature?
Chapitres 4,5,6 : comment résoudre des (grands) systèmes linéaires?
Chapitre 8 : comment résoudre des équations et systèmes d’équations nonlinéaires?
Chapitre 9 : comment approcher la solution d’une équations différentielle (problème à valeur initiale)?
Chapitre 10 : comment approcher la solution d’un problème aux limites unidimensionnel par une méthode de différences finies?
Un cours de deux heures est donc remplacé par des "video lectures" ainsi que les "quiz" correspondant. L'heure d'exercices est remplacée par un "exercice" où vous devrez faire des expériences numériques avec un programme matlab ou octave, et démontrer des résultats théoriques "peer review". Un questionnaire a choix multiple aura lieu à la fin du cours (30% de la note).
Il faut obtenir 60% de la note pour avoir le “Course Certificate”.
Pour les étudiants EPFL, les heures de cours selon l'horaire is-academia sont maintenues. Vous devez visionner les "video lectures" de la semaine et faire les "quiz" avant l'heure de cours. Lors de la première heure de cours, je résoudrai l'exercice théorique (cet exercice theorique sera proposé comme "peer review" pour les étudiants externes). Une question du même type pourrait être posée lors de l'examen de juin. Lors de la deuxième heure de cours, je répondrai aux questions et je vous aiderai à faire l'"exercice" si nécessaire.
Le temps de travail estimé est le suivant. Il faut compter deux heures pour visualiser les "video lectures" et répondre aux "quiz". Il faut compter une heure pour faire l'"exercice", qui demande de compléter un programme matlab (ou octave) et une heure pour faire l'exercice théorique "peer review" soit cinq heures en tout. Après ces cinq heures, vous devriez avoir acquis la matière.

Syllabus

WEEK 1
Interpolation
Interpolation de Lagrange. Interpolation par intervalles.

WEEK 2
Dérivation numérique
Formules de différences finies pour approcher les dérivées premières et secondes.

WEEK 3
Intégration numérique
Formules de quadrature. Poids et points d'intégration. Formules de Gauss.

WEEK 4
Résolution de systèmes linéaires
Elimination de Gauss. Décomposition LU. Décomposition LL^T.

WEEK 5
Equations et systèmes d'équations non linéaires
Equations non linéaires. Méthodes de point fixe. Méthode de Newton. Systèmes non linéaires.

WEEK 6
Equations et systèmes d'équations différentielles
Equations différentielles du premier ordre. Existence et unicité. Schémas d'Euler. Systèmes différentiels du premier ordre.

WEEK 7
Problèmes aux limites unidimensionnels.
Un problème aux limites unidimensionnels linéaire. Méthode de différences finies. Un problème non linéaire.

WEEK 8
Examen final
Examen final (30% de la note)

Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

Abstraction, Problem Decomposition, and Functions (Coursera) Coursera
University of Colorado System

Abstraction, Problem Decomposition, and Functions (Coursera)

This course is the third course in the specialization exploring both computational thinking and beginning C programming. Rather than trying to define computational thinking, we’ll just say it’s a problem-solving process that includes lots of different components. Most people have a better understanding of what beginning C programming means!

Jun 1st 2026
4 Weeks
Introduction to Ordinary Differential Equations (Coursera) Coursera
Korea Advanced Institute of Science and Technology - KAIST

Introduction to Ordinary Differential Equations (Coursera)

In this introductory course on Ordinary Differential Equations, we first provide basic terminologies on the theory of differential equations and then proceed to methods of solving various types of ordinary differential equations. We handle first order differential equations and then second order linear differential equations. We also discuss some related concrete mathematical modeling problems, which can be handled by the methods introduced in this course.

Jun 1st 2026
5-12 Weeks
Data Visualization (Coursera) Coursera
University of Illinois at Urbana-Champaign

Data Visualization (Coursera)

Learn the general concepts of data mining along with basic methodologies and applications. Then dive into one subfield in data mining: pattern discovery. Learn in-depth concepts, methods, and applications of pattern discovery in data mining. We will also introduce methods for pattern-based classification and some interesting applications of pattern discovery. This course provides you the opportunity to learn skills and content to practice and engage in scalable pattern discovery methods on massive transactional data, discuss pattern evaluation measures, and study methods for mining diverse kinds of patterns, sequential patterns, and sub-graph patterns.

May 25th 2026
4 Weeks
Linear Algebra for Machine Learning and Data Science (Coursera) Coursera
DeepLearning.AI

Linear Algebra for Machine Learning and Data Science (Coursera)

After completing this course, learners will be able to: represent data as vectors and matrices and identify their properties using concepts of singularity, rank, and linear independence, etc.; apply common vector and matrix algebra operations like dot product, inverse, and determinants; express certain types of matrix operations as linear transformations; apply concepts of eigenvalues and eigenvectors to machine learning problems.

Jun 1st 2026
4 Weeks
Mathematics for Engineers: The Capstone Course (Coursera) Coursera
The Hong Kong University of Science and Technology - HKUST

Mathematics for Engineers: The Capstone Course (Coursera)

Mathematics for Engineers: The Capstone Course provides a capstone project for students who are completing the Mathematics for Engineers specialization. Students will first learn some basic concepts in computational fluid dynamics, and then apply these concepts to compute the fluid flow around a cylinder. Access to MATLAB online and the MATLAB grader is given to all students who enroll.

Jun 1st 2026
3 Weeks
Álgebra Básica (Coursera) Coursera
Universidad Nacional Autónoma de México

Álgebra Básica (Coursera)

Galileo dijo: "El Universo está escrito en lenguaje matemático y los caracteres son triángulos, círculos y otras figuras geométricas, sin las que es humanamente imposible entender una sola palabra". Para entender el Universo, es necesario plantear leyes que expliquen su comportamiento, como pueden ser las leyes de la gravedad, la propagación del calor, el electromagnetismo, la reproducción celular, el crecimiento poblacional, la propagación de las enfermedades, la variación de los precios de las acciones en la bolsa de valores, el comportamiento de las masas ante un conflicto, etcétera.

Jun 1st 2026
5-12 Weeks
Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus (Coursera) Coursera
Imperial College London

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus (Coursera)

This course offers a brief introduction to the multivariate calculus required to build many common machine learning techniques. We start at the very beginning with a refresher on the “rise over run” formulation of a slope, before converting this to the formal definition of the gradient of a function. We then start to build up a set of tools for making calculus easier and faster. Next, we learn how to calculate vectors that point up hill on multidimensional surfaces and even put this into action using an interactive game.

Jun 1st 2026
5-12 Weeks
C++ Object Basics: Functions, Recursion, and Objects (Coursera) Coursera
Codio

C++ Object Basics: Functions, Recursion, and Objects (Coursera)

Code and run your first C++ program in minutes without installing anything! This course is designed for learners with limited coding experience, providing a solid foundation of not just C++, but core Computer Science topics that can be transferred to other languages. The modules in this course cover functions, recursion, objects, and mutability. Completion of the prior 2 courses in this specialization are recommended.

Jun 1st 2026
4 Weeks
Conceptos y Herramientas para la Física Universitaria (Coursera) Coursera
Tecnológico de Monterrey

Conceptos y Herramientas para la Física Universitaria (Coursera)

Este curso provee al estudiante con conceptos y herramientas matemáticas para modelar problemas en física, que al aplicar podrá enfrentar con éxito los cursos de física universitarios. Así pues, la filosofía de este curso consiste en cubrir temas conceptuales relativos a la Física y desarrollar tu capacidad de aprender y aplicarlos en tu vida profesional.

May 25th 2026
5-12 Weeks
Numerical Methods for Engineers (Coursera) Coursera
The Hong Kong University of Science and Technology - HKUST

Numerical Methods for Engineers (Coursera)

Numerical Methods for Engineers covers the most important numerical methods that an engineer should know. We derive basic algorithms in root finding, matrix algebra, integration and interpolation, ordinary and partial differential equations. We learn how to use MATLAB to solve numerical problems. Access to MATLAB online and the MATLAB grader is given to all students who enroll. We assume students are already familiar with the basics of matrix algebra, differential equations, and vector calculus. Students should have already studied a programming language, and be willing to learn MATLAB.

Jun 1st 2026
5-12 Weeks
Programming for Everybody (Getting Started with Python) (Coursera) Coursera
University of Michigan

Programming for Everybody (Getting Started with Python) (Coursera)

This course aims to teach everyone the basics of programming computers using Python. We cover the basics of how one constructs a program from a series of simple instructions in Python. The course has no pre-requisites and avoids all but the simplest mathematics. Anyone with moderate computer experience should be able to master the materials in this course.

May 25th 2026
5-12 Weeks