Teaching

2023/2024:

Refresher in Matrix Analysis and Numerical Optimization:

Master 2 MSIAM/MOSIG Data Science/etc. – Univ. Grenoble Alpes – (EN) Reminder in Matrix analysis and optimization. (To be updated).

Practical session: Github.

Analyse pour l’ingénieur: Ensimag - Alternance $1^\text{ère}$ année.

Ce cours d’Analyse pour l’ingénieur à destination des élèves ingénieurs de l’Ensimag en altérence. Les notes de cours seront mises à jours au fur et à mesure. Des erreurs et coquilles peuvent exister, merci de me les signaler.

Notes de cours : PDF.

Variational methods applied to modelling (TD):

Master 1 AM - Univ. Grenoble Alpes & 2A-MMIS Ensimag. The course is given by C.Jourdana.

TD1: Refresher on Distributions PDF. Some Hints: PDF.
TD2: Sobolev spaces PDF.
TD3: Variational formulations and Lax-Milgram theorem for one dimensional problems PDF.
TD4: Variational formulations and Lax-Milgram theorem for multi-dimensional problems PDF.
TD5: Unisolvent finite elements PDF.
TD6: Variational approximation and finite elements PDF.

Optimisation numerique (CM et TD)

2A-MMIS-IF-G2 Ensimag.

Cours 1: Introduction et rappels.
Cours 2: Convexité PDF.
Cours 3: Méthode du gradient PDF.
TD: PDF.

Quelques références:

- J.-B. Hiriart-Urruty and C. Lemaréchal. Fundamentals of Convex Analysis.
- S. Boyd and L. Vandenberghe. Convex optimization.
- A.Beck. First-Order Methods in Optimization.

2017/2018:

PDE constrained optimization, M2 (TP). Cours de N.Igbida..

2018/2019:

Élements d’analyse, L1. (TD).
Algèbre linéaire I, L1. (TD, TP).
Niveau M2: PDE constrained optimization (TP).

2019/2020:

Élements d’analyse, L1. (TD).
Algèbre linéaire I, L1. (TD, TP).
PDE constrained optimization, M2 (TP).
Analyse numérique, L3 (TP). Cours de F.Silva.

2020/2021:

Bases mathématiques pour les sciences, L1.
Calcul algébrique, L1.
Algèbre linéaire II, L2. (TD).
Probabilités, L2 (TD,TP). Cours de S.Naldi.

Hamza