Calcul Scientifique

Responsables du Domaine d'activités:

Scott MacLachlan, Memorial, smachlachlan@mun.ca
Ned Nedialkov, McMaster, nedialk@mcmaster.ca

Le calcul a rejoint la théorie et les expériences comme méthode primaire de découverte scientifique. Les progrès des environnements matériels et logiciels ont sensiblement accru la taille et la complexité des modèles et des ensembles de données qui peuvent être étudiés. Aujourd’hui, des modèles informatiques sont couramment utilisés pour étudier des phénomènes qui ne peuvent pas être étudiés en laboratoire (formation de galaxies, pliage de protéines, tsunamis, risques des marchés financiers, changement climatique mondial, etc.).

Les modèles informatiques servent aussi en industrie pour réduire les cycles de développement de produit en améliorant, voire en remplaçant la construction de prototypes (aérospatiale, conception et synthèse de matériaux, production d’énergie, etc.). Le calcul scientifique – discipline dynamique de la communauté des mathématiques appliquées au Canada – s’emploie à répondre au besoin croissant d’algorithmes et de logiciels robustes en science et dans l’industrie. Les travaux des spécialistes du calcul scientifique permettent de développer des connaissances pratiques jusqu’alors inenvisageables. Les principaux objectifs du calcul scientifique sont les suivants :

  1. Comprendre et améliorer les éventuelles procédures numériques qui sous-tendent les solutions informatiques des problèmes mathématiques récurrent
  2. Construire des bibliothèques logicielles ou environnements de résolution de problèmes numériques robustes et efficaces et les analyser et évaluer de manière critique; et
  3. Appuyer les praticiens de la science informatique qui appliquent leurs modèles mathématiques et outils logiciels pour mettre au point des simulations fiables pour leurs applications spécifiques. 

Les fondements du calcul scientifique englobent de nombreuses techniques d’analyse mathématique puissantes mises au point à l’ère des calculs manuels et mécaniques; Newton, Gauss, Lagrange et Euler (parmi d’autres mathématiciens célèbres) ont contribué à la matière de nombreux concepts et algorithmes fondamentaux. À l’époque comme aujourd’hui, la modélisation réaliste de problèmes scientifiques ou de génie nécessitait généralement des problèmes sous forme mathématique – notamment des équations particulières, algébriques, transcendantales et différentielles – qui ne peuvent être résolues qu’à l’aide d’approximations numériques.