sciences numériques
Sign in to saveAlso known as scientific computing, scientific computation, computational sciences, mathematical computing, computer mathematics
ont 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
Research
159,238 papers- GREENER principles for environmentally sustainable computational science.Nature computational science · 2023
- On writing accessible computational science papers.Nature computational science · 2025
- The role of computational science in digital twins.Nature computational science · 2024
- A computational science perspective on the legal system.Nature computational science · 2025
- Turning five.Nature computational science · 2026
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Les sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont 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. 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. L'approche à partir de l'analyse de modèles mathématiques mis en œuvre à travers des simulations numériques 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. Ces techniques requièrent, pour garantir la reproductibilité des expériences numériques, d'archiver et documenter les données et le code utilisé pour obtenir les résultats.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA