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Sciences numériques

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Les sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences) a 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[1]. 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[2]. L'approche à partir de d'analyse de modèles mathématiques mis en œuvre à travers des simulations numériques[3] 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[4].

Ces techniques requièrent, pour garantir la reproductibilité des expériences numérique, d'archiver et documenter les données et le code utilisé pour obtenir les résultats[5],[6],[7].

Usage du terme[modifier | modifier le code]

En français, cette traduction de l'anglais désigne un domaine scientifique proche de l'ingénierie numérique ou de la modélisation numérique pour désigner la modélisation et l’analyse par simulation numérique en mécanique[8], ou plus généralement dans les disciplines scientifiques utilisant des méthodologies d'étude numériques à partir de modèles[9],[10],[11].

Toutefois, le terme de sciences numériques met en valeur une approche liée à la science informatique, contrairement aux autres options, davantage liées à l'ingénierie ou aux mathématiques.

Voir aussi[modifier | modifier le code]

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. National Center for Computational Science Oak Ridge National Laboratory
  2. Gilles Dowek au Colloquium Polaris
  3. National Center for Computational Science. Oak Ridge National Laboratory.
  4. Graduate Education for Computational Science and Engineering.Siam.org, Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM) website.
  5. Sergey Fomel and Jon Claerbout, "Guest Editors' Introduction: Reproducible Research," Computing in Science and Engineering, vol. 11, no. 1, pp. 5–7, Jan./Feb. 2009, DOI:10.1109/MCSE.2009.14
  6. J. B. Buckheit and D. L. Donoho, "WaveLab and Reproducible Research," Dept. of Statistics, Stanford University, Tech. Rep. 474, 1995.
  7. The Yale Law School Round Table on Data and Core Sharing: "Reproducible Research", Computing in Science and Engineering, vol. 12, no. 5, pp. 8–12, Sept/Oct 2010, DOI:10.1109/MCSE.2010.113
  8. Séminaires de Sciences Numériques pour la Mécanique
  9. Fédération Lyonnaise de Modélisation et Sciences Numériques
  10. Études et débouchés en Informatique et sciences numériques
  11. Un bain de sciences numériques