La Simulation Numérique

Objectif de ce chapitre

Ce chapitre a pour objectif d'introduire les aspects fondamentaux de la simulation numérique en utilisant Python. Nous explorerons plusieurs domaines, notamment l'algèbre linéaire avec les bibliothèques Numpy et Matplotlib, la cryptographie, le traitement d'images, et l'interpolation de Lagrange.

Avant de commencer

Assurez-vous d'avoir les bibliothèques nécessaires installées dans votre environnement Python, telles que Numpy et Matplotlib pour pouvoir exécuter les exemples de code.

Installation de Numpy et Matplotlib

1. Téléchargez et installez Python depuis python.org en sélectionnant l'option "Add Python to PATH" lors de l'installation.

2. Ouvrez une fenêtre de commandes (cmd) et exécutez les commandes suivantes:

pip install numpy
pip install matplotlib

Contenu du Cours

Le cours sur la simulation numérique couvrira plusieurs parties :

Partie 1 : Algèbre Linéaire

• L'essentiel de Numpy et Matplotlib.pdf
  • Cours Numpy et Matplotlib.pdf
  • TD1 Numpy et Matplotlib.pdf
• Résolution de Systèmes Linéaires.pdf
  • Pivot de Gauss.pdf
  • Pivot de Gauss Corrigé.pdf

Partie 2 : Cryptographie

• TD Cryptographie.pdf
• TD Cryptographie Corrigé.pdf

Partie 3 : Traitement d'Images

• Cours et TD traitement images.pdf
• TD traitement images Corrigé.pdf

Partie 4 : Interpolation de Lagrange

• Cours et TD Interpolation de Lagrange.pdf
• TD Interpolation de Lagrange Corrigé pdf | .py