De nombreux problèmes physiques ne peuvent pas être résolus analytiquement et conduisent à des calculs numériques. L'objectif de l'ouvrage est de donner des méthodes concrètes permettant de transcrire ces problèmes dans des logiciels fonctionnant sur la majorité des ordinateurs (utilisation quasi exclusive du logiciel gratuit Scilab, mais aussi de Maple...).

L'originalité de Méthodes numériques appliquées pour le scientifique et l'ingénieur réside dans la pédagogie développée : chaque thème est introduit par les bases de mathématiques strictement nécessaires avant d'aborder la partie proprement numérique ; puis de nombreux exercices d'application sont proposés dans une progression judicieuse.

Les problématiques usuelles sont ainsi présentées : interpolation, résolution d'équations non-linéaires, dérivation et intégration numériques, équations différentielles, systèmes d'équations linéaires, valeurs propres et vecteurs propres. Mais d'autres chapitres sont plus originaux : représentation graphique, polynômes orthogonaux, probabilités et erreurs, calcul et approximation de fonction, représentation de grandeurs physiques... Le lecteur trouvera ici une variété d'exercices et de projets issus de la physique qui lui permettront de s'approprier concrètement ces méthodes ; il utilisera cet ouvrage comme un recueil de recettes numériques pour les problèmes qu'il rencontre.

L'ouvrage est indispensable à l'ingénieur et au scientifique confrontés à des résolutions numériques. Il est accessible à partir d'un niveau L3-M1.

• Représentation graphique de fonctions
• Calcul et approximation de fonction
• Représentation des grandeurs physiques
• L'interpolation
• Résolution d'équations non-linéaires
• Résolution de systèmes d'équations linéaires
• Polynômes orthogonaux
• Dérivation et intégration numérique
• Analyse spectrale, transformation de Fourier numérique
• Valeurs propres, vecteurs propres
• Problèmes différentiels à conditions initiales
• Problèmes à conditions aux limites et problèmes aux valeurs propres
• Equations aux dérivées partielles
• Probabilités et erreurs
• Méthode de Monte Carlo