@@ -4,12 +4,24 @@ Cours de calcul différentiel et équations différentielles ordinaires pour la
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@@ -4,12 +4,24 @@ Cours de calcul différentiel et équations différentielles ordinaires pour la
**Remarque préliminaire.** Voir la [documentation générale](https://gitlab.irit.fr/toc/etu-n7/documentation) pour récupérer le cours (clonage d'un projet Git), etc.
**Remarque préliminaire.** Voir la [documentation générale](https://gitlab.irit.fr/toc/etu-n7/documentation) pour récupérer le cours (clonage d'un projet Git), etc.
* Pour les TPs, il faut installer [Julia](https://gitlab.irit.fr/toc/etu-n7/documentation/-/wikis/Utilisation-de-Julia-à-l'N7#installation-de-julia-sur-une-machine-personnelle) et les packages :
```bash
Le cours se trouve sur un unique [Polycopié](https://gitlab.irit.fr/toc/etu-n7/calcul-differentiel-edo/-/raw/main/cours-cd-edo.pdf?ref_type=heads).
DifferentialEquations
DualNumbers
## TP
ForwardDiff
LinearAlgebra
Nous allons utiliser le langage [Julia](https://julialang.org) pour les TPs. Nous allons créer un environnement spécifique à ce cours, pour cela suivez les étapes suivantes :
Plots
1. Installer Julia : télécharger la version courante sur la page [downloads](https://julialang.org/downloads/) de Julia et l'installer classiquement. Si vous êtes sous `linux`, décompressez l'archive, placez-la où vous voulez et ajouter dans le `PATH` le répertoire `bin` du dossier Julia où se trouve l'exécutable `julia`.
```
```
N'installez pas Julia via conda !
```
2. Exécutez les cellules du notebook [`tp/install.ipynb`](tp/install.ipynb) sous `VSCode`. Il vous faudra peut-être choisir le noyau Julia à l'ouverture du notebook pour pouvoir l'exécuter. Il y a trois cellules qui permettent :
- d'activer le projet dans le répertoire courant ;
- d'installer les packages dans le projet courant (cela créer deux fichiers `.toml`);
- de charger les packages pour vérifier que cela fonctionne.
