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Concept
Sciences numériques
Résumé
Les sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.
Les modélisations numériques permettent aux sciences d'évoluer en introduisant des outils de simulation, c'est-à-dire d'expérimentation numérique.
Ces outils d'investigation diffèrent de développements théoriques ou d'expériences de laboratoire qui sont les formes traditionnelles d'investigation de la science et de l'ingénierie. L'approche à partir de l'analyse de modèles mathématiques mis en œuvre à travers des simulations numériques permet de gagner en compréhension. Des algorithmes modélisent les mécanismes étudiés et permettent de les représenter, et/ou de visualiser leurs développements futurs calculés. Ces techniques font l'objet de formations spécifiques.
Ces techniques requièrent, pour garantir la reproductibilité des expériences numériques, d'archiver et documenter les données et le code utilisé pour obtenir les résultats.
Fortran, langage historique pour le calcul scientifique, reste populaire pour la plupart des applications de calcul scientifique.
Les autres langages de programmation et systèmes de calcul formel couramment utilisés incluent le langage C, C++, Julia, Maple, Mathematica, MATLAB et GNU Octave, Python (avec la bibliothèque SciPy), Perl (avec la bibliothèque PDL), R, et Scilab, Haskell.
Les programmes permettant de réaliser des calculs intensifs utilisent souvent des routines en C ou Fortran, ainsi que des bibliothèques d'algèbre optimisées telles que BLAS ou LAPACK.
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