M1 Mathématiques appliquées - Site Orsay
Objectifs et champs disciplinaires :
La voie Mathématiques Appliquées vise à fournir des bases mathématiques de haut niveau dans les grands domaines des mathématiques appliquées (modélisation déterministe et stochastique, optimisation, commande des systèmes, statistique, science des données, calcul scientifique) en mettant à la fois l'accent sur les aspects théoriques et pratiques.
Le cursus propose un tronc commun important avec une orientation progressive durant l'année de M1 autour de quatre voies :
- Modélisation et simulation numérique,
- Optimisation,
- Probabilité,
- Statistique.
La possibilité est donnée d'une spécialisation statistique et sciences des données dès le premier semestre.
Pertinence du programme :
Le M1 Mathématiques Appliquées conduit naturellement vers des parcours ou finalités de M2 relevant des mathématiques appliquées qu'elles soient théoriques ou plus proches des applications : Modélisation et simulation, Analyse numérique des EDP, Probabilité, Statistique, Data Science, MVA, Optimisation, Recherche opérationnelle, Sciences du vivant, ...
Les UEs optionnelles de M1 proposent une orientation progressive pour préparer la deuxième année, sans que ces choix soient obligatoires ou exclusifs, par exemple :
- la voie Modélisation et simulation numérique en M1 est bien adaptée à la poursuite en M2 Analyse Modélisation Simulation ou M2 Mathématiques pour les Sciences du Vivant ;
- la voie Optimisation est bien adaptée à la poursuite en M2 Optimisation ;
- la voie Probabilités est bien adaptée à la poursuite en Mathématiques pour les Sciences du Vivant ou M2 Finance Quantitative,
- la voie Statistique est bien adaptée à la poursuite en M2 Data Sciences, Mathématiques pour les Sciences du Vivant ou M2 Finance Quantitative.
L'année se termine par un stage de trois à quatre mois.
Pour plus d'informations, vous pouvez consulter le site web de cette formation M1 Mathématiques appliquées - Site Orsay.
Le M1 Mathématiques appliquées s'adresse à un public ayant un bon bagage scientifique de niveau L3 en mathématiques ou mathématiques appliquées, qui doit montrer d'excellentes bases en analyse (dont intégration et analyse hilbertienne), algèbre linéaire, probabilité ou statistique entre autres. Une bonne maîtrise d'un outil de programmation est également demandée.
Maîtriser et mettre en oeuvre des outils et méthodes mathématiques de haut niveau.
Comprendre et modéliser mathématiquement un problème afin de le résoudre.
Maîtriser des outils numériques et langages de programmation de référence.
Analyser des données et mettre en oeuvre des simulations numériques.
Concevoir et rédiger une preuve mathématique rigoureuse.
Expliquer clairement une théorie et des résultats mathématiques.
A l'issue du M2, ces parcours ont des débouchés dans de nombreux secteurs d'activités où la modélisation, la simulation la science des données ou l'optimisation jouent un rôle (secteur R&D de grandes entreprises, laboratoires universitaires ou des grands instituts de recherche), soit directement, soit en poursuivant en thèse.
Le semestre 1 pose les bases mathématiques appliquées.
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Chaines de Markov | 4 | 12 | 27 | |||||||
Martingales | 2 | 6 | 15 | |||||||
Modélisation statistique | 4 | 12 | 27 | |||||||
Optimisation différentiable | 4 | 12 | 27 | |||||||
Recherche opérationnelle | 2 | 6 | 15 | |||||||
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Analyse et approximation par éléments finis d'EDP | 2 | 6 | 15 | |||||||
Analyse Fonctionnelle | 2 | 6 | 15 | |||||||
Base de données | 2 | 6 | 15 | |||||||
La méthode des éléments finis | 4 | 12 | 27 | |||||||
Optimisation différentiable 2 | 2 | 6 | 15 | |||||||
Principes fondamentaux de l'automatique | 2 | 6 | 15 | |||||||
Processus stochastique | 2 | 6 | 15 | |||||||
Série chronologique | 2 | 6 | 15 | |||||||
Statistique non paramétrique | 4 | 12 | 27 | |||||||
Traitement du signal | 2 | 6 | 15 | |||||||
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
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Algorithmique et programmation | 3 | 6 | 15 | |||||||
Communication | 2 | 21 | ||||||||
Projet informatique encadré | 3 | 6 | 15 | 20 | ||||||
Le semestre 2 permet l'approfondissement d'un thème des mathématiques appliquées mis en application dans un stage de fin d'année.
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Base de données | 2 | 6 | 15 | |||||||
Optimisation différentiable 2 | 2 | 6 | 15 | |||||||
Processus stochastique | 2 | 6 | 15 | |||||||
Série chronologique | 2 | 6 | 15 | |||||||
UE ouverture | 2 | |||||||||
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Langues vivantes | 5 | 42 | ||||||||
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
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Stage entreprise ou laboratoire | 11 | 6 | ||||||||
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
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Apprentissage statistique | 4 | 14 | 28 | |||||||
Calcul scientifique à haute performance | 4 | 14 | 28 | |||||||
Jeux, graphes, RO | 4 | 14 | 28 | |||||||
Méthodes numériques probabilistes | 4 | 14 | 28 | |||||||
Méthodes numériques statistiques | 4 | 14 | 28 | |||||||
Modèles stochastiques pour la finance | 4 | 14 | 28 | |||||||
Théorie spectrale des opérateurs autoadjoints | 4 | 14 | 28 | |||||||
UE ouverture orientation | 4 | |||||||||
Période(s) de candidatures pour les candidats éligibles à la plateforme MonMaster
Dépôt des candidatures sur la plateforme nationale MonMaster : du 25 février au 24 mars 2025Les périodes de candidature Inception 2025 seront bientôt affichées.
Les candidats qui dépendent de la plateforme MonMaster ne sont pas concernés.
Pour connaître la plateforme sur laquelle vous devez candidater, vous trouverez plus de renseignements sur la page Candidater à nos masters.
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Lettre de motivation.
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Tous les relevés de notes des années/semestres validés depuis le BAC à la date de la candidature.
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Curriculum Vitae.
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Descriptif détaillé et volume horaire des enseignements suivis depuis le début du cursus universitaire.
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Attestation de français (obligatoire pour les non francophones).
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Dossier VAPP (obligatoire pour toutes les personnes demandant une validation des acquis pour accéder à la formation) https://www.universite-paris-saclay.fr/formation/formation-continue/validation-des-acquis-de-lexperience.
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Document justificatif des candidats exilés ayant un statut de réfugié, protection subsidiaire ou protection temporaire en France ou à l’étranger (facultatif mais recommandé, un seul document à fournir) :
- Carte de séjour mention réfugié du pays du premier asile
- OU récépissé mention réfugié du pays du premier asile
- OU document du Haut Commissariat des Nations unies pour les réfugiés reconnaissant le statut de réfugié
- OU récépissé mention réfugié délivré en France
- OU carte de séjour avec mention réfugié délivré en France
- OU document faisant état du statut de bénéficiaire de la protection subsidiaire en France ou à l’étranger.