Goals

La modélisation mathématique permet de résoudre des problèmes issus de domaines variés (physique, biologie, économie, ...), par l'analyse mathématique et la simulation numérique des modèles proposés.

Parmi les connaissances et compétences attendues à l'issue du master, signalons :

  • Théorie des équations aux dérivées partielles, discrétisation numérique, analyse d'erreurs.
  • Optimisation continue et discrète, calcul des variations, théorie des jeux.
  • Théorie du contrôle en dimension finie ou infinie, contrôle optimal, problèmes inverses.
  • Outils d'analyse, de simulation et de modélisation utilisés en sciences du vivant
  • Informatique scientifique, calcul scientifique, calcul parallèle, conception assistée par ordinateur.

Les étudiants devront également acquérir des connaissances dans les domaines applicatifs variés : informatique, biologie, physique, mécanique, économie...

Si la poursuite en doctorat est un débouché naturel du parcours, celle-ci n'est pas une obligation et cette dernière offre bien d'autres possibilités.

Program

M1 mathématiques (MFA)

Master I Mathématiques Fondamentales et Appliquées (MFA)

Prérequis
L3 Mathématiques

M2 modélisation

La formation de M2 «Mathématiques de la modélisation» est coaccréditée avec Sorbonne-Université et assurée par l’UFR de mathématiques de Sorbonne-Université.

Prérequis