Descriptif
Ce programme d’approfondissement permet de découvrir en profondeur la démarche des mathématiques appliquées, en particulier les étapes de modélisation, d’analyse mathématique, de simulation numérique et d’interprétation pratique des résultats qualitatifs et quantitatifs obtenus. Il permet aux élèves d’acquérir un large spectre de compétences mathématiques en combinant des approches stochastiques etdéterministes.
Les applications proviennent de domaines très variés : mécanique, physique,sciences del’ingénieur,sciencesduvivant,sciences des données, finance de marché, économie, énergie, transports…
Objectifs
Formations de 4e année conseillées et débouchés
En France
Master 2 Mathématiques et applications de l’Université Paris-Saclay
Mentions :
■Analyse, Modélisation, Simulation (AMS).
■DataSciences.
■Mathématiques du vivant,finalité
« Mathématiques pour les Sciences du Vivant » (MSV).
■Mathématiquesdel’aléatoire.
■Mathématiques financières.
■Mathématiques, Vision, Apprentissage (MVA).
■Optimisation.
Pour plus d’informations :
www.universite-paris-saclay.fr/fr/formation/ma s ter/mathematiques- et- applications#index-m2
Master 2 de l’École polytechnique (Diplôme de l’École polytechnique/hors périmètre Paris-Saclay)
■ Mathématiques et Applications, spécialité « Mathématiques de la Modélisation », avec une majeure : Analyse Numérique et EDP (ANEDP)
Autres Master 2 :
Les élèves sont priés de contacter les enseignants référents 4A du département pour conseil.
Écoles d’ingénieur:
ENSAE Paris Tech, ENSIMAG, ENSTA
ParisTech, ISAE-Supaéro, Mines Paris- Tech, Ponts ParisTech, Télécom Paris- Tech…
A l’étranger
Le PA ouvre également la voie à de nom- breux Masters of Sciences (Financial Engineering, Mathematics of Finance, Applied Mathematics, Statistics, Tech- nology and Policy, Operations Research, Electrical Engineering, Transportation Engineering, Logistic…) non seulement aux États Unis (Columbia University, Stanford, Princeton, NYU, MIT), mais aussi en Angleterre (LSE, Imperial College, Oxford, Cambridge), à Singapour, en Allemagne, au Japon, Brésil…
Métiers
Les perspectives professionnelles concernent les domaines de l’ingénierie (transport, aéronautique, énergie, génie civil, environnement…) ou des services (banque, assurance, informatique, systèmes de communication…) impliquant de la modélisation mathématique et de la simulation numérique, ainsi que la recherche académique au sens large (Université, CNRS, INRIA, CEA…).
Un panorama partiel des métiers en mathématiques appliquées peut être consulté à l’adresse
https://www.math.u-psud.fr/~giraud/ Orsay/MetiersMaths.html
Diplômes concernés
Composition du parcours
- MAP Mathématiques Appliquées
- MAP569 Machine Learning II
- MAP584 Mise en oeuvre effective des éléments finis
- MAP583 Apprentissage profond
- MAP591 Signal et image
- MAP594 Modélisation probabiliste et statistique
- MAP595 Mathématiques financières
- MAP593 Automatique et recherche opérationnelle
- MAP/MAT567 Transport et diffusion
- MAP/MAT587 Transport et diffusion
- MAP568 Gestion des incertitudes et analyse de risque
- MAP566 Statistics in Action
- MAP565 Modélisation statistique
- MAP561 Automatique : concepts généraux et applications en ingénierie
- MAP511 Projet d'approfondissement P1
- INF580 Programmation mathématique
- MAP563 Modèles aléatoires en écologie et évolution
- INF554 Machine learning I
- MAP573 R pour les statistiques
- MAP552 Modèles stochastiques en Finance
- INF550 Algorithmique avancée
- ECO555 Théorie des jeux
- MAP512 Projet d'approfondissement P2
- MAP513A Projet d'approfondissement long-P1
- MAP513B Projet d'approfondissement long-P2
- MAP553 The Art of regression
- MAP551 Systèmes dynamiques pour la modélisation et la simulation des milieux réactifs multi-échelles
- MEC551 Plasticité et Rupture
- MAT554 Equations de Schrödinger non linéaire : solutions, propagation et explosion
- MAP572 Mise en oeuvre de méthodes numériques
- MAP557 Recherche opérationnelle : aspects mathématiques et applications
- MEC552 Mécanique des fluides numérique
- MAP556 Méthodes de Monte Carlo (2018-2019)
- MAP555 Signal Processing
- MAP564 Réseaux sociaux et de communication : modèles et algorithmes probabilistes
- PHY560A Systèmes complexes
- MIE582 Introduction to Deep Technology Ventures
- MAP585 Théorie de l'apprentissage
- MAP562 Optimal Design of Structures
- MAP-INFO Sciences des données
- MAP511 Projet d'approfondissement P1
- MAP594 Modélisation probabiliste et statistique
- MAP585 Théorie de l'apprentissage
- INF553 Database Management Systems
- MAP512 Projet d'approfondissement P2
- MAP556 Méthodes de Monte Carlo (2018-2019)
- MAP552 Modèles stochastiques en Finance
- MAP555 Signal Processing
- MAP551 Systèmes dynamiques pour la modélisation et la simulation des milieux réactifs multi-échelles
- MAP557 Recherche opérationnelle : aspects mathématiques et applications
- INF554 Machine learning I
- MAP566 Statistics in Action
- INF583 Systems for Big Data
- MAP569 Machine Learning II
- MAP565 Modélisation statistique
- MAP561 Automatique : concepts généraux et applications en ingénierie
- MAP562 Optimal Design of Structures
- MAP563 Modèles aléatoires en écologie et évolution
- MAP564 Réseaux sociaux et de communication : modèles et algorithmes probabilistes
- MAP/MAT567 Transport et diffusion
- MAP568 Gestion des incertitudes et analyse de risque
- MAP583 Apprentissage profond
- MAP573 R pour les statistiques
- MAP553 The Art of regression