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.
Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.
Couvre les algorithmes pour résoudre des problèmes mathématiques à l'aide d'un ordinateur, y compris les équations non linéaires et les méthodes d'approximation numérique.
Couvre les méthodes de résolution d'équations non linéaires, y compris les méthodes de bisection et de Newton-Raphson, en mettant l'accent sur les critères de convergence et d'erreur.
Couvre le problème de Cauchy dans les équations différentielles, en se concentrant sur les conditions initiales et leur impact sur lunicité de la solution.
Discute des différences finies et des éléments finis, en se concentrant sur la formulation variationnelle et les méthodes numériques dans les applications d'ingénierie.
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.
Décrit le programme de maîtrise en sciences et ingénierie informatiques de l'EPFL, détaillant sa structure, ses projets et ses opportunités de carrière pour les diplômés.
Introduit le but de la maîtrise des mathématiques et des outils de calcul pour les ingénieurs, en soulignant la nécessité de penser méthodiquement et rigoureusement.
