Séance de cours

Méthode de Runge Kulta explicite

Séances de cours associées (28)

Introduit la méthode Euler Forward pour les ODE, en se concentrant sur l'analyse des erreurs et la stabilité.

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

Algorithme Thomas, précision des méthodes directes

Explore l'algorithme Thomas pour les systèmes tridiagonaux et la précision des méthodes directes dans les calculs numériques.

Méthodes numériques: Euler et Crank-Nicolson

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

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.

Physique numérique : Convergence et analyse des erreurs

Discute de la rétroaction de l'évaluation, de la convergence, de l'analyse des erreurs et des étapes temporelles adaptatives dans les simulations physiques.

Différenciation numérique: Partie 1

Couvre la différenciation numérique, les différences en avant, l'expansion de Taylor, la notation Big O et la minimisation des erreurs.

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.

Numerics: projet de semestre

Couvre le projet de semestre sur les chiffres, en se concentrant sur les algorithmes adaptatifs et les méthodes multi-étapes.

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.

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.

Modélisation numérique de l'atmosphère

Se concentre sur la modélisation numérique des processus atmosphériques pour prédire les phénomènes météorologiques et climatiques, couvrant les concepts et les méthodes clés.

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.

Vérification et validation

Couvre le processus de vérification et de validation dans la simulation numérique de flux, assurant la crédibilité des résultats de la simulation.

Les méthodes de Crank-Nicolson et Heun

Couvre les méthodes de Crank-Nicolson et Heun, discutant du caractère unique des solutions et des erreurs de troncature dans les méthodes numériques.

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 : Exercices

Couvre les exercices liés aux méthodes numériques, en mettant l'accent sur les algorithmes de calcul et les stratégies de résolution de problèmes.

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.

Dérivation numérique : formules et approches

Couvre l'approche numérique du calcul des dérivées, en se concentrant sur les formules et les méthodes telles que les différences fines.

Méthodes stabilisées explicites : applications aux problèmes inverses bayésiens

Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.