Séances de cours associées à Méthodes stabilisées explicites : applications aux problèmes inverses bayésiens

Analyse numérique: Stabilité dans les ODE

Couvre l'analyse de stabilité des ODE à l'aide de méthodes numériques et discute des conditions de stabilité.

Méthodes numériques: Euler et Crank-Nicolson

Couvre les méthodes Euler et Crank-Nicolson pour résoudre les équations différentielles.

Explore les méthodes numériques pour résoudre les systèmes ODE, les régions de stabilité et l'importance absolue de la stabilité.

Estimation des erreurs dans les méthodes numériques

Explore l'estimation des erreurs dans les méthodes numériques pour résoudre les équations différentielles ordinaires, en mettant l'accent sur l'impact des erreurs sur la précision et la stabilité de la solution.

Valeurs propres et optimisation : techniques d'analyse numérique

Discute des valeurs propres, de leurs méthodes de calcul et de leurs applications en optimisation et en analyse numérique.

Méthodes de runge Kutta et multistep

Explore les méthodes Runge Kutta et multi-étapes pour résoudre les ODE, y compris Backward Euler et Crank-Nicolson.

Méthodes numériques stochastiques efficaces

Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.

Intégration numérique : méthode Euler

Couvre la méthode progressive d'Euler pour l'intégration numérique des ODE, y compris les problèmes de Cauchy et les méthodes de Runge-Kutta.

Méthodes numériques pour les ODE: Crank-Nicolson, Heun, Euler, RK4

Explore des méthodes numériques telles que Crank-Nicolson, Heun, Euler et RK4 pour résoudre les ODE, en mettant l'accent sur l'estimation des erreurs et la convergence.

Méthodes de runge-Kutta: approximation des équations différentielles

Couvre les étapes de la méthode Runge-Kutta explicite pour approximer y(t) avec des explications détaillées.

Traitement du signal numérique: Théorie

Couvre la théorie du traitement du signal numérique, y compris l'échantillonnage, les méthodes de transformation, la numérisation et les contrôleurs PID.

Champs de direction, méthodes d'Euler, équations différentielles

Explore les champs de direction, les méthodes d'Euler et les équations différentielles grâce à des exercices pratiques et à l'analyse de la stabilité.

Équations différentielles ordinaires : analyse non linéaire

Couvre les équations différentielles ordinaires non linéaires, y compris la séparation, les problèmes de Cauchy et les conditions de stabilité.

Méthodes d'ordre supérieur : Discrétisation de l'espace

Couvre les méthodes d'ordre élevé pour la discrétisation de l'espace dans les systèmes différentiels linéaires.

Méthode Euler: Comprendre les schémas de runge-Kutta d'ordre supérieur

Explique la méthode Euler et les schémas Runge-Kutta d'ordre supérieur pour résoudre les équations différentielles.

Introduction aux équations différentielles ordinaires

Introduit des équations différentielles ordinaires, leur ordre, des solutions numériques et des applications pratiques dans divers domaines scientifiques.

Équations différentielles ordinaires: méthodes et applications

Explore les équations différentielles ordinaires et les méthodes d'intégration numérique pour la stabilité et la précision.

Méthodes de différence Finite: Analyse de stabilité

Explore l'analyse de stabilité des méthodes de différence finie pour résoudre les équations différentielles.

Méthode de puissance inverse: Introduction aux ODE

Explore la méthode de puissance inverse pour les ODE et la signification de la continuité de Lipschitz.

Méthodes numériques : équations différentielles et analyse de stabilité

Couvre les méthodes numériques pour résoudre les équations différentielles et leur analyse de stabilité, en se concentrant sur le calcul des erreurs et les applications pratiques en ingénierie et en science.