Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.
Explore les méthodes numériques pour résoudre l'équation de Schrdinger en fonction du temps à l'aide de la représentation en grille et des algorithmes à opérateur divisé.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeur limite, y compris les applications avec la transformée de Fourier rapide (FFT) et les données de débruitage.
Couvre la théorie des méthodes numériques pour l'estimation des fréquences sur les signaux déterministes, y compris la série et la transformation de Fourier, la transformation de Fourier discret et le théorème d'échantillonnage.
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.
Explore les compromis entre les données et le temps dans les problèmes de calcul, en mettant l'accent sur les rendements décroissants et les compromis continus.
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés, ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, en mettant l'accent sur le concept de dérivées devenant des multiplications dans le domaine des fréquences.
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.
Couvre les données numériques pour les fluides, les structures et les électromagnétiques, soulignant l'importance des valeurs propres et des fonctions propres.
