Couvre la dérivation de l'équation du mouvement, de l'interpolation, de l'équation de Newton et de la conservation de l'énergie dans la modélisation des éléments finis.
Couvre les bases de l'analyse numérique et des méthodes de calcul utilisant Python, en se concentrant sur les algorithmes et les applications pratiques en mathématiques.
Couvre les méthodes d'éléments finis pour résoudre les problèmes de diffusion dans les milieux poreux, y compris le maillage, l'interpolation et les résidus pondérés.
Couvre l'organisation des cours, Jupyter Notebook pour l'expérimentation Python, les algorithmes, l'interpolation, la résolution d'équations, les systèmes linéaires et les applications pratiques.
Fournit une vue d'ensemble des techniques d'interpolation polynomiale en analyse numérique, en se concentrant sur les méthodes d'interpolation et d'estimation des erreurs de Lagrange.
Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Couvre la résolution numérique des débits d'eaux souterraines à l'aide d'éléments finis et souligne l'importance de la discrétisation spatiale et temporelle.
