Explore la connexion entre l'existence limite et la continuité de la fonction, en mettant l'accent sur les propriétés dérivées et les graphiques de fonction.
Présente les méthodes Quasi-Newton pour l'optimisation, expliquant leurs avantages par rapport aux approches traditionnelles comme Gradient Descent et Newton's Method.
Introduit l'optimisation numérique avec Scipy, couvrant la recherche zéro, la dimensionnalité du problème, les dérivés et les techniques de visualisation avancées.
Explore les méthodes de différenciation et d'intégration numériques, en mettant l'accent sur la précision des différences finies dans le calcul des dérivées et des intégrales.