Couvre les méthodes itératives pour résoudre des équations linéaires et analyser la convergence, y compris le contrôle des erreurs et les matrices définies positives.
Couvre le théorème du point fixe et la convergence de la méthode de Newton, en soulignant l'importance du choix de la fonction et du comportement de la dérivée pour une itération réussie.
Explore la convergence de la méthode de Newton pour résoudre les équations non linéaires et l'importance de choisir les suppositions initiales appropriées.
Couvre les méthodes de recherche de racines, en se concentrant sur les techniques de bisection et de sécante, leurs implémentations et les comparaisons de leurs taux de convergence.
Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
Explore l'analyse de convergence de la méthode de Newton pour résoudre les équations non linéaires, en discutant des propriétés de convergence linéaire et quadratique.
