Cours de MATLAB

Leçon 1 • Vecteurs et matrices — notions de base

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

Leçon 2 • Scripts et chemin d'accès 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 de données numériques, caractères, logiques et complexes, ainsi que les opérateurs arithmétiques et relationnels. Constitue la base de la manipulation des données pour tous les sujets ultérieurs.

Leçon 4 • Navigation dans l'interface MATLAB

Couvre la fenêtre de commande, l'éditeur, l'espace de travail et le panneau du dossier courant. Établit l'environnement de travail nécessaire pour tous les exercices suivants.

Leçon 1 • Matrices creuses et performances

Enseigne le stockage, la création et les opérations efficaces sur les matrices creuses pour les grands ensembles de données. Prépare les apprenants à traiter des problèmes d'algèbre linéaire exigeants 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 de base sur les matrices 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 aborde les variantes de la division et de la puissance. Permet d'éviter 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. Développe 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. Garantit 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 réagir 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. Évite les bogues subtils causés par un partage involontaire de variables.

Leçon 2 • Fonctions anonymes et imbriquées

Présente les pointeurs de fonction 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 la brique de base de la programmation modulaire MATLAB.

Leçon 4 • Documentation et tests des fonctions

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

Leçon 1 • Lecture et écriture de fichiers texte

Couvre importdata, readmatrix, writematrix et les E/S de fichiers de 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 données 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 des structures et des 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 aux données web

Présente la connectivité aux bases de données de MATLAB et les appels d'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 les besoins analytiques spécifiques à un domaine.

Leçon 2 • Techniques de visualisation 3D

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

Leçon 3 • Principes fondamentaux du tracé 2D

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

Leçon 4 • Personnalisation et annotation des figures

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

Leçon 1 • Interpolation et ajustement de courbes

Couvre interp1, interp2 et polyfit pour l'interpolation de données et la régression. 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. Présente l'analyse dans le domaine fréquentiel pour les tâches de traitement du signal 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 infinitésimal au calcul numérique pratique.

Leçon 4 • Recherche de racines et optimisation

Appliquez 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 de valeur par rapport aux classes handle et la structure de base d'une classe. Établit le fondement conceptuel de 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 (POO) et polymorphisme

Enseigne l'héritage (POO) simple et multiple, la redéfinition de méthodes et les classes abstraites. Prend en charge les modèles de conception hiérarchiques pour des logiciels extensibles.

Leçon 4 • Conception d'une application OOP complète

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