Discute de la série Taylor et de la méthode sécante, en se concentrant sur leurs applications dans les techniques d'analyse numérique et de recherche de racines.
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 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 la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
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.
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.
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.
Discute des différences finies et des éléments finis, en se concentrant sur la formulation variationnelle et les méthodes numériques dans les applications d'ingénierie.
