M2 - Physique Numérique (PhysNum)

Enseignement de mathématiques pour la physique numérique. Introduction d’outils pour l’étude des équations aux dérivées partielles (distributions, formulation variationnelle, espaces de Sobolev).

Introduction aux méthodes intégrales et à leur implémentation numérique. Applications aux problèmes de diffraction en régime harmonique.

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Ce cours est destiné à donner aux étudiants des compétences dans le domaine de résolution numérique de l’équation de Schrödinger afin de simuler des structures de puits quantiques complexes. Le cours commence par l’étude de situations où la résolution est analytique, puis des situations où la solution est semi-analytique avant d’attaquer sur la méthode des différences finies DF. Différents schémas de DF sont proposés avec, à chaque fois, une évaluation de la convergence en fonction des différents paramètres clés (troncature du domaine, nombre d’échantillons…). Enfin des exemples d’applications physiques concrètes sont étudiés.    

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Ce cours pose les bases pour se servir des outils de simulation ‘atomistique’, c’est-à-dire reposant sur les interactions microscopiques entre les constituants. Principalement, il pose les fondements pour les simulations dites  ‘Dynamique Moléculaire’ et ‘Monte Carlo’.

Il aborde les notions théoriques sous-jacentes, afin de construire une bonne compréhension des méthodes, ainsi que la mise en place pratique des codes correspondants.

L’exploitation critique  et raisonnée des données est également discutée.

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Cet enseignement constitue une introduction sans prérequis au traitement des images scientifiques, dans le contexte de la physique mais aussi des sciences médicales.

Partant des éléments de base du codage numérique des images, nous introduirons les principales techniques visant d’abord à améliorer la qualité des données images, puis à en extraire des données quantitatives. Déconvolutions, débruitage, puis seuillage, segmentations, transformées de Fourier, ondelettes seront au programme.

Nous terminerons par  les problèmes spécifiques posés par les séquences d’images (films) ou les images 3D telles que les données d’IRM en contexte médical.

L’outil utilisé sera l’environnement de programmation Matlab/Octave.

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Cette unité d’enseignement constitue une introduction à l’intelligence artificielle à destination des physiciens. Elle vise à découvrir des utilisations de l’apprentissage profond au moyen des bibliothèques TensorFlow et Keras. Elle comprend une présentation d’exemples d’utilisation pour la physique.

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Cours TD d’anglais, à l’intention des étudiants de la filière Master 2 Physique et qui visent l’insertion professionnelle en langue anglaise dans un contexte contemporain.

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Ce module est l’occasion pour les étudiants de découvrir les spécificités de monde du travail et de se préparer à l’intégrer dans les meilleures conditions possibles, notamment au travers de partages d’expérience avec des intervenants du milieu professionnel. Les étudiants s’exercent à mener à bien une candidature, avec méthode, en optimisant l’analyse de l’offre, la rédaction ciblée du CV et de la lettre de motivation, la préparation de l’entretien d’embauche (jeux de rôles, simulations).

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Cette unité d’enseignement traite de la résolution des problèmes d’électromagnétisme sur ordinateur. A partir des équations de Maxwell, elle montre comment simuler le comportement des ondes électromagnétiques dans différents milieux. Elle comprend notamment une mise en œuvre détaillée de simulations basées sur la méthode des différences finies dans le domaine temporel (FDTD Finite Difference Time Domain).

Une introduction aux problèmes de diffraction en régime harmonique par un obstacle bornée sera donnée pour le cas des ondes scalaires en 2D et 3D.

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Ce module introduit à la pratique avancée de méthodes de simulation atomistique, et de la Dynamique Moléculaire en particulier.

Il comprend ainsi l’élargissement des méthodes déjà acquises, à la fois sur le plan de la Physique (simulations ab initio, théorie de la fonctionnelle de la densité) ainsi qu’au niveau de l’implémentation (optimisation, parallélisation) et de la mise en œuvre (initiation à la pratique des simulations dans un environnement de calcul haute performance).

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Projet tuteuré de 5 ECTS pendant lequel les étudiants travaillent individuellement à l’élaboration d’un logiciel destiné à la recherche et développement et/ou l’enseignement.

Ce projet complète l’expérience acquise lors du projet tuteuré déjà effectué en M1. Cette-fois-ci les étudiants travaillent individuellement ce qui correspond à une expérience différente du projet M1 réalisé en groupe. L’étudiant reçois commande pour réaliser un logiciel répondant à un cahier des charges bien déterminé et doit délivrer un code fonctionnel.   

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Stage M2 de six mois (25 ECTS) effectué au sein d’une entreprise ou d’un organisme public (Laboratoire de recherche, Organisme/Agence nationale…).

Le stage doit porter sur une problématique physique dans laquelle intervient une composante de calcul numérique.  

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