Cours de MATLAB

Leçon 1 • Vecteurs et Matrices de Base

Enseigne la création, l'indexation et la manipulation de base des vecteurs et des matrices. Fournit la structure de données centrale utilisée dans toute la programmation MATLAB.

Leçon 2 • Scripts et Chemin MATLAB

Explique comment écrire, enregistrer et exécuter des fichiers de script et gérer le chemin de recherche. Permet des flux de travail organisés et reproductibles dès le départ.

Leçon 3 • Variables, Types de Données et Opérateurs

Présente les types numériques, caractères, logiques et complexes ainsi que les opérateurs arithmétiques et relationnels. Forme la base de la gestion des données pour chaque sujet ultérieur.

Leçon 4 • Navigation dans l'interface MATLAB

Couvre la fenêtre de commande, l'éditeur, l'espace de travail et les panneaux de dossier courant. Établit l'environnement de travail nécessaire pour tous les exercices ultérieurs.

Leçon 1 • Matrices Creuses et Performance

Enseigne le stockage des matrices creuses, leur création et les opérations efficaces pour les grands ensembles de données. Prépare les apprenants à gérer les problèmes d'algèbre linéaire gourmands en mémoire.

Leçon 2 • Valeurs Propres et Décompositions

Présente l'analyse des valeurs propres, les décompositions LU, QR et en valeurs singulières. Fournit des outils pour la réduction de dimensionnalité et l'analyse de stabilité.

Leçon 3 • Manipulation Avancée de Matrices

Couvre le remodelage, la concaténation, la transposition et l'indexation logique des matrices. Étend les compétences matricielles de base à des techniques flexibles de restructuration des données.

Leçon 4 • Arithmétique Matricielle et Opérations Élément par Élément

Distingue la multiplication matricielle des opérations élément par élément et couvre les variantes de division et de puissance. Évite les erreurs courantes dans les calculs numériques.

Leçon 1 • Gestion des Erreurs et Débogage

Présente les blocs try-catch, les messages d'erreur et le débogueur MATLAB. Instaure des habitudes pour écrire des programmes robustes et tolérants aux pannes.

Leçon 2 • Structures de Boucle

Enseigne les boucles for et while, y compris les instructions break et continue. Fournit des outils d'itération essentiels pour les algorithmes numériques et le traitement de données.

Leçon 3 • Style de Code et Bonnes Pratiques

Établit des conventions de nommage, une conception modulaire et des normes de lisibilité du code. Assure un code maintenable adapté aux environnements collaboratifs et professionnels.

Leçon 4 • Instructions Conditionnelles

Couvre les constructions if-elseif-else et switch-case pour la prise de décision. Permet aux programmes de répondre dynamiquement à différentes conditions d'entrée.

Leçon 1 • Portée des Variables et Espaces de Travail

Explique les variables locales, globales et persistantes ainsi que leurs règles de portée. Préviens les bogues subtils causés par le partage involontaire de variables.

Leçon 2 • Fonctions Anonymes et Imbriquées

Présente les handles de fonctions anonymes et les définitions de fonctions imbriquées. Permet une conception de fonctions compacte et flexible pour les callbacks et les solveurs numériques.

Leçon 3 • Écriture et Appel de Fonctions

Couvre la syntaxe des fonctions, les arguments d'entrée/sortie et les conventions d'appel. Établit le bloc de construction de la programmation MATLAB modulaire.

Leçon 4 • Documentation et Test de Fonctions

Couvre les lignes H1, les blocs de texte d'aide et les tests unitaires de base avec assert. Assure que les fonctions sont auto-documentées et vérifiablement correctes.

Leçon 1 • Lecture et Écriture de Fichiers Texte

Couvre importdata, readmatrix, writematrix et les E/S de fichiers bas niveau pour les formats texte. Connecte les fichiers de données brutes à l'espace de travail MATLAB.

Leçon 2 • Données de Feuilles de Calcul et Binaires

Enseigne readtable, writetable et les opérations sur les fichiers MAT pour les formats Excel et binaires. Permet un échange de données transparent avec les outils bureautiques et scientifiques courants.

Leçon 3 • Structures et Tableaux de Cellules

Couvre la création, l'accès et la manipulation de structures et de tableaux de cellules pour les données hétérogènes. Étend l'organisation des données au-delà des tableaux numériques uniformes.

Leçon 4 • Accès aux Bases de Données et Données Web

Présente la connectivité des bases de données MATLAB et les appels API web à l'aide de webread. Permet l'intégration de sources de données externes en direct dans les flux de travail.

Leçon 1 • Tracés Spécialisés et Interactifs

Présente les heatmaps, les tracés géographiques et les curseurs de données interactifs. Élargit la boîte à outils de visualisation pour des besoins analytiques spécifiques à un domaine.

Leçon 2 • Techniques de Visualisation 3D

Couvre surf(), mesh(), contour() et les tracés de dispersion 3D pour les données spatiales. Étend la capacité de visualisation aux ensembles de données d'ingénierie tridimensionnels.

Leçon 3 • Fondamentaux du Tracé 2D

Couvre plot(), scatter(), bar() et histogram() pour les graphiques 2D standard. Établit les compétences de visualisation de base utilisées tout au long du cours.

Leçon 4 • Personnalisation et Annotation de Figures

Enseigne les propriétés des axes, les légendes, les cartes de couleurs et les annotations textuelles. Produit des figures claires et professionnelles adaptées aux rapports et publications.

Leçon 1 • Interpolation et Ajustement de Courbes

Couvre interp1, interp2 et polyfit pour l'interpolation et la régression de données. Fournit des outils pour estimer des valeurs entre des points de données mesurés.

Leçon 2 • Analyse de Fourier et Traitement du Signal

Couvre la FFT, la densité spectrale de puissance et les opérations de filtrage de base. Introduit l'analyse dans le domaine fréquentiel pour le traitement des signaux et des données.

Leçon 3 • Intégration et Différenciation Numériques

Enseigne integral(), trapz() et gradient() pour le calcul d'aires et de dérivées. Relie les concepts du calcul différentiel et intégral au calcul numérique pratique.

Leçon 4 • Recherche de Racines et Optimisation

Applique fzero, fsolve, fminbnd et fminunc pour localiser les racines et les optima. Permet la résolution automatisée d'équations non linéaires et la minimisation d'objectifs.

Leçon 1 • Introduction aux Classes MATLAB

Explique la syntaxe classdef, les classes valeur vs handle et la structure de classe de base. Établit le fondement conceptuel pour la conception orientée objet dans MATLAB.

Leçon 2 • Méthodes et Surcharge d'Opérateurs

Couvre les méthodes ordinaires, les méthodes statiques et la surcharge des opérateurs arithmétiques. Permet un comportement intuitif et spécifique au domaine pour les objets de classe personnalisés.

Leçon 3 • Héritage et Polymorphisme

Enseigne l'héritage simple et multiple, la redéfinition de méthodes et les classes abstraites. Prend en charge les modèles de conception hiérarchiques pour un logiciel extensible.

Leçon 4 • Conception d'une Application OOP Complète

Intègre les classes, l'héritage et les événements dans une mini-application cohérente. Consolide tous les concepts de programmation orientée objet à travers un exercice de conception réaliste de bout en bout.