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.
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.
Explore l'estimation des erreurs dans les méthodes numériques pour résoudre les équations différentielles, en se concentrant sur l'erreur de troncature locale, la stabilité et la continuité de Lipschitz.
Introduit des équations différentielles ordinaires, leur ordre, des solutions numériques et des applications pratiques dans divers domaines scientifiques.
Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Explore la résolution d'équations différentielles homogènes de premier ordre par des changements variables et se penche dans l'équation différentielle de Bernoulli.
Couvre la résolution des équations différentielles inhomogènes linéaires et la recherche de leurs solutions générales en utilisant la méthode de variation des constantes.
