Formation LIESSE 2022

Mines Nancy propose aux enseignants en informatique de CPGE un stage LIESSE d’une journée, le jeudi 16 juin 2022, pour éclairer diverses facettes des nouveaux programmes d’informatique au travers de trois cours indépendants.

De l’architecture des ordinateurs à l’algorithmique

Nous examinerons quelques principes d’architecture des ordinateurs et comment ce «bas niveau» structure la pensée algorithmique. Nous aborderons en particulier les questions suivantes :

• Comment l’information est-elle représentée et manipulée ?

• Comment sont définies les instructions élémentaires d’un processeur ?

• Pourquoi est-il raisonnable de séparer l’algorithmique, la programmation et l’architecture ?

• Pourquoi n’analyser la complexité d’un algorithme qu’à un O() près ?

Cela nous amènera à discuter, à partir d’expérience simples, de la hiérarchie mémoire, du pipeline, de la prédiction de branchement, de la vectorisation,…

Structures de données et représentation en mémoire

Animateur : Pierre-Etienne MOREAU, Professeur (Pierre-Etienne.Moreau@univ-lorraine.fr)

Sous forme d’apports théoriques, d’échanges, d’analyse de code et d’expérimentations pratiques nous aborderons les thèmes suivants :

• Comprendre la différence entre le tas et la pile

• Notions de référence et mutabilité

• Comprendre le fonctionnement d’une table de hachage

• Gestion de la mémoire : stratégies de ramasse miettes

• Analyse des principaux choix d’implantation faits dans l'interpréteur Python

Supports

• Pile, tas, références et mutabilité, gestion de la mémoire : support

• Table de hachage : support, TD

• Notes sur le GC de Python :

  • https://rushter.com/blog/python-garbage-collector/

  • http://arctrix.com/nas/python/gc/

  • https://github.com/python/cpython/blob/main/Modules/gcmodule.c

  • https://pythoninternal.wordpress.com/2014/08/04/the-garbage-collector/

• Choix d'implantation de Python

  • les entiers des -5 à +256 sont préalloués

  • https://github.com/python/cpython/blob/main/Objects/longobject.c

  • https://github.com/python/cpython/blob/main/Objects/longobject.c#L55

• 
  

Simulation d’écoulement de fluide

Nous présentons la méthode de Boltzmann sur réseau (LBM: “Lattice Boltzmann Method”) et son implémentation pour simuler l’écoulement d’un fluide. La présentation illustre et s’appuie sur un cours donné à l’École en tandem entre un informaticien et un mécanicien des fluides.

• Description physique du problème, hypothèses de travail

• Résolution des équations de Navier-Stokes par LBM

• Construction du modèle

• Implémentation

• Présentation des résultats