Méthodes numériques - Algorithmes numériques - Fondements théoriques et analyse pratique - Cours, exercices et applications avec MATLAB® - Niveau C PDF Download
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Book Description
L'ouvrage est un support pour l'utilisateur de logiciels ou le développeur de codes numériques, développant une analyse comparée des algorithmes numériques en s'appuyant sur des fondements théoriques (sans excès mathématiques), et un choix d'exercices, problèmes de synthèse, et applications en environnement MATLAB®.
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L'ouvrage est un support pour l'utilisateur de logiciels ou le développeur de codes numériques, développant une analyse comparée des algorithmes numériques en s'appuyant sur des fondements théoriques (sans excès mathématiques), et un choix d'exercices, problèmes de synthèse, et applications en environnement MATLAB®.
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L'ouvrage est un support pour l'utilisateur de logiciels, ou le développeur de codes numériques, dans la sélection d'algorithmes, d'options et de paramètres adéquats. Il donne au scientifique, producteur et/ou utilisateur de résultats numériques, des outils d'analyse critique. Les performances des algorithmes numériques fondamentaux sont analysées, interprétées et comparées. Afin d'éviter une présentation de type catalogue, la discussion s'appuie délibérément sur des fondements théoriques, mais en évitant tout développement mathématique trop long, trop abstrait, ou non constructif. Le propos est illustré d'exemples de mise en oeuvre pratique. Une large part de l'ouvrage est consacrée à l'analyse numérique matricielle (résolution des systèmes linéaires par des algorithmes directs ou itératifs, calcul de valeurs propres et vecteurs propres). Une attention particulière est portée aux gros systèmes linéaires, puis aux méthodes de résolution des systèmes d'équations non linéaires. L'ouvrage traite également les principales techniques numériques d'interpolation, d'approximation et d'intégration, ainsi que les schémas numériques destinés à la résolution des équations ou systèmes différentiels à valeurs initiales. L'ensemble est complété avec un choix d'exercices, de problèmes de synthèse, et d'applications en environnement MATLAB.
Author: Alfio Quarteroni Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 8847004969 Category : Mathematics Languages : fr Pages : 541
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Ce livre a pour but de présenter les fondements théoriques et méthodologiques de l'analyse numérique. Une attention toute particulière est portée sur les concepts de stabilité, précision et complexité des algorithmes. Les méthodes modernes relatives aux thèmes suivants sont presentées et analysées en détail : résolution des systèmes lineaires et non linéaires, approximation polynomiale, optimisation, intégration numérique, polynômes orthogonaux, transformations rapides, équations différentielles ordinaires. Les techniques presentées sont illustrées par de nombreux tableaux et figures. Beaucoup d'exemples et de contre-exemples sont proposés pour permettre au lecteur de développer son sens critique. Une caractéristique principale du livre réside dans l'abondance des programmes MATLAB qui accompagnent toutes les méthodes numériques présentées et qui les illustrent par des applications concrètes. Le lecteur détient ainsi tous les outils pour acquérir de solides connaissances théoriques et les appliquer directement sur ordinateur. Cet ouvrage s'adresse aux étudiants du second cycle des universités, aux élèves des écoles d'ingénieurs et, plus généralement, à toutes les personnes qui pratiquent le calcul scientifique.
Author: J.-Frédéric Bonnans Publisher: Mathématiques et Applications ISBN: Category : Computers Languages : fr Pages : 340
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Ce livre est exclusivement consacré aux algorithmes numériques d'optimisation (quasi-Newton, faisceaux, programmation quadratique successive, points intérieurs); les bases théoriques (conditions d'optimalité, multiplicateurs de Lagrange) sont supposées connues. Son but est de familiariser le lecteur avec ces algorithmes, qui sont pour la plupart bien classiques. Leur description insiste sur leur implémentation numérique, ils peuvent être programmés directement par un lecteur expérimenté. Le côté théorique n'est pas pour autant négligé, avec démonstration de chaque théorème de convergence ou vitesse de convergence; souvent, ces démonstrations utilisent des hypothèses minimales.
Author: Michael J. Crawley Publisher: John Wiley & Sons ISBN: 9780470515068 Category : Mathematics Languages : en Pages : 953
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The high-level language of R is recognized as one of the mostpowerful and flexible statistical software environments, and israpidly becoming the standard setting for quantitative analysis,statistics and graphics. R provides free access to unrivalledcoverage and cutting-edge applications, enabling the user to applynumerous statistical methods ranging from simple regression to timeseries or multivariate analysis. Building on the success of the author’s bestsellingStatistics: An Introduction using R, The R Book ispacked with worked examples, providing an all inclusive guide to R,ideal for novice and more accomplished users alike. The bookassumes no background in statistics or computing and introduces theadvantages of the R environment, detailing its applications in awide range of disciplines. Provides the first comprehensive reference manual for the Rlanguage, including practical guidance and full coverage of thegraphics facilities. Introduces all the statistical models covered by R, beginningwith simple classical tests such as chi-square and t-test. Proceeds to examine more advance methods, from regression andanalysis of variance, through to generalized linear models,generalized mixed models, time series, spatial statistics,multivariate statistics and much more. The R Book is aimed at undergraduates, postgraduates andprofessionals in science, engineering and medicine. It is alsoideal for students and professionals in statistics, economics,geography and the social sciences.
Author: Steve Y. Oudot Publisher: American Mathematical Soc. ISBN: 1470434431 Category : Mathematics Languages : en Pages : 229
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Persistence theory emerged in the early 2000s as a new theory in the area of applied and computational topology. This book provides a broad and modern view of the subject, including its algebraic, topological, and algorithmic aspects. It also elaborates on applications in data analysis. The level of detail of the exposition has been set so as to keep a survey style, while providing sufficient insights into the proofs so the reader can understand the mechanisms at work. The book is organized into three parts. The first part is dedicated to the foundations of persistence and emphasizes its connection to quiver representation theory. The second part focuses on its connection to applications through a few selected topics. The third part provides perspectives for both the theory and its applications. The book can be used as a text for a course on applied topology or data analysis.
Author: Majid Bazarbash Publisher: International Monetary Fund ISBN: 1498314422 Category : Business & Economics Languages : en Pages : 34
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Recent advances in digital technology and big data have allowed FinTech (financial technology) lending to emerge as a potentially promising solution to reduce the cost of credit and increase financial inclusion. However, machine learning (ML) methods that lie at the heart of FinTech credit have remained largely a black box for the nontechnical audience. This paper contributes to the literature by discussing potential strengths and weaknesses of ML-based credit assessment through (1) presenting core ideas and the most common techniques in ML for the nontechnical audience; and (2) discussing the fundamental challenges in credit risk analysis. FinTech credit has the potential to enhance financial inclusion and outperform traditional credit scoring by (1) leveraging nontraditional data sources to improve the assessment of the borrower’s track record; (2) appraising collateral value; (3) forecasting income prospects; and (4) predicting changes in general conditions. However, because of the central role of data in ML-based analysis, data relevance should be ensured, especially in situations when a deep structural change occurs, when borrowers could counterfeit certain indicators, and when agency problems arising from information asymmetry could not be resolved. To avoid digital financial exclusion and redlining, variables that trigger discrimination should not be used to assess credit rating.
Author: Meurisse Marie-Hélène
Author: Meurisse Marie-Hélène
Author: Marie-Hélène Meurisse
Author: Alfio Quarteroni
Author: J.-Frédéric Bonnans
Author: 
Author: Canadian Information Processing Society
Author: Michael J. Crawley
Author: Steve Y. Oudot
Author: 
Author: Majid Bazarbash