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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.
Discute des différences finies et des éléments finis, en se concentrant sur la formulation variationnelle et les méthodes numériques dans les applications d'ingénierie.
Explore l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux à l'aide d'outils comme NEURON, NEST et BRIAN.
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.
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Discute de l'application des méthodes de Monte Carlo dans l'analyse du rayonnement thermique, en se concentrant sur les fonctions de probabilité et les techniques d'intégration numérique.
Couvre les techniques d'intégration numérique, en se concentrant sur les formules en quadrature composite et leurs applications pour l'approximation des intégrales avec une précision améliorée.
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 bases de la géomécanique computationnelle, y compris la poroélasticité, la plasticité et les méthodes numériques pour résoudre les problèmes géotechniques.
Couvre l'interpolation de Lagrange et son application dans les techniques d'intégration numérique, en se concentrant à la fois sur les méthodes non composites et composites de quadrature.