Modules optionnels O71

Dans ce cours dans une première partie, nous aborderons différentes techniques d'apprentissage statistique. Plus précisément nous nous intéresserons à l'apprentissage non supervisé avec les méthodes d'analyse en composantes principales et de partitionnement et à l'apprentissage supervisé avec les méthodes de régression et de classification. Ces méthodes seront mises en oeuvre lors de 3 séances de TP avec le langage de programmation R. Ensuite, des mini projets vous seront proposés.Dans une seconde partie, nous présenterons des outils de base pour la simulation de variables aléatoires avec des applications aux méthodes de Monte-Carlo. Nous présenterons les chaînes de Markov et nous verrons certaines applications de ces modèles à l'optimisation stochastique. De nombreux exemples, vous serons présentés et seront mis en oeuvre en utilisant le langage Matlab.

Voir la page complète

Ce module vise à transmettre les principes physiques de base de l'acoustique physique. Les équations régissant la propagation des ondes dans divers milieux, fluides et solides, sont établies. En fonction de la géométrie du problème (milieux infinis ou bornés), les solutions de ces équations d'ondes sont examinées en prenant en compte les conditions aux limites. Chaque cas de figure étudié est illustré à travers des applications touchant le monde industriel.
Plan du cours:
Ondes acoustiques dans les fluides - Ondes progressives, stationnaires, guidées. - Equation de propagation des ondes planes. - Réflexion/Réfraction des ondes planes. - Ondes Sphériques - Rayonnement. Ondes élastiques dans les solides - Propagation en milieu infini. - Propagation en milieu semi infini (ondes de Rayleigh). - Propagation en milieu borné (ondes de Lamb). - Applications au CND.

Voir la page complète