L'objectif de ce Modal est d'apprendre à développer une approche
expérimentale pour un large spectre de méthodes numériques en
Mathématiques Appliquées à visée industrielle ou de recherche.
Ceci est tout à fait complémentaire des contenus théoriques des
cours de 2A.

Nous allons typiquement nous poser ce genre de questions :

- comment illustrer ce résultat théorique de convergence?
- quels sont les paramètres critiques pour ce problème d'optimisation?
- que se passe-t-il pour n "petit" dans ce théorème?
- pourquoi cet algorithme est-il inutilisable en pratique?

Pour le contenu le cours consistera en des séances indépendantes
autour de thématiques diverses :

- Algorithmes randomisés
- Optimisation
- Discrétisation d'équations différentielles
- Algèbre linéaire numérique efficace
- Exploration markovienne pour des problèmes complexes
- Apprentissage par renforcement
- Détection de communautés
- ...

Pour chacun de ces thèmes, un socle théorique minimal sera donné aux
élèves afin de se lancer le plus vite possible dans l'implémentation
et l'expérimentation numérique. Les séances de l'après-midi se feront
intégralement sur machine (en python).