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Partie I Préambule

1. Histoire et enjeux de l’informatique scientifique
2. Information et Documentation
3. Le langage d’écriture de texte Markdown

Partie II Introduction à Python

1. Base de programmation en Python
2. Rêgles de programmation sous Python
3. Erreurs courantes en Python
4. TP manipulation de liste et de chaîne

Partie III Python pour les scientifiques

1. Introduction au calcul scientifique avec Python
2. Bonnes pratiques en informatique scientifique
3. Algèbre linéaire / bibliothéque Numpy
4. Analyse / bibliothèque matplotlib
- 4.1. Rappel d’analyse
- 4.2. Exercices Numpy: étude de fonction en Python
5. Traitement de données
- 5.1. Base du traitement de données
- 5.3. TP analyse de données avec numpy

Partie IV Applications à des problèmes de mécanique

1. Introduction
2. Cinématique et Trajectoires
3. Rappel sur la cinématique et les trajectoires
4. TP Cinématique et trajectoires
5. Rappel sur les EDO
6. EDO: analyse du mouvement de chute libre
7. TP EDO: oscillations d’un système masse ressort
8. Rappel sur les EDO du 2nd ordre
9. TP EDO: système masse ressort avec amortissement
10. Problème du brachistochrone
11. TP: expérience du Brachistochrone
12. Outils de calcul formel en Mécanique
13. Modèlisation du brachistochrone

Partie V Application du calcul formel à des problèmes de mécanique

1. Calcul symbolique en Mécanique
2. Saut à l’élastique: Bungee Jumping
3. Pendule de Foucault
4. TP mouvement linéarisé du pendule double
5. TP mouvement non-linéaire du pendule double
6. TP mouvement du pendule double (solution)
7. Cinématique d’une trottinette
8. Mouvements de Lagrange d’une toupie
9. Roulement sans glissement d’une meule
10. Mouvement d’une perle sur un cerceau

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Par Marc BUFFAT, dpt mécanique, université Lyon 1

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