Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Posséder des connaissances mathématiques intégrées et pointues
• -Être capable de lire des articles de recherche dans au moins une discipline des mathématiques
• Être capable de réaliser des projets d'envergure
• -Avoir l'autonomie nécessaire pour mener à bien un projet d'envergure lié aux mathématiques ou à leurs applications. Ceci implique de pouvoir prendre en compte la complexité du projet, ses objectifs et les ressources disponibles pour le réaliser.
• -Porter une critique constructive sur la qualité et l'état d'avancement d'un projet.
• -Être capable d'utiliser les ressources bibliographiques de manière adaptée au but poursuivi.
• -Pouvoir présenter oralement et par écrit les objectifs et les résultats d'un projet.
• Être capable d'innovation pour résoudre une problématique inédite en mathématiques ou dans leurs applications
• -Pouvoir mobiliser ses connaissances, rechercher et analyser diverses sources d'information afin de proposer des solutions éventuellement innovantes à des problématiques inédites ciblées.
• Pouvoir communiquer clairement
• -Pouvoir communiquer oralement et par écrit des résultats de mathématique ou de domaines connexes en s'adaptant au public.
• -Être capable de faire une présentation structurée et argumentée du contenu et des principes sous-tendant un travail, des connaissances mobilisées et des conclusions auxquelles il conduit.
• Être capable de s'adapter à différents contextes
• -Avoir développé un fort degré d'autonomie permettant d'acquérir des savoirs complémentaires et des compétences nouvelles, permettant d'évoluer dans des contextes différents.
• -Faire preuve de rigueur, d'autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique

Acquis d'apprentissage UE

Introduction to different methods of characterization of complex time series voir AA  S-Math-069

Contenu de l'UE

Introduction to some classical tools for time series characterization. Presentation of some non linear analysis tools for complex time series characterization: correlation dimension, Lyapunov exponents, Kolmogorov entropy, non linear prediction, generalyzed synchronization between several complex time series voir AA  S-Math-069

Compétences préalables

Mathématiques élementaires

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Sans objet

Types d'évaluations Q2 pour l'UE

• Présentation et travaux

Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE

Sans objet

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

• Présentation et travaux

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Sans objet

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Sans objet