Introduit des équations différentielles ordinaires, leur ordre, des solutions numériques et des applications pratiques dans divers domaines scientifiques.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.
Fournit un aperçu de l'analyse des mécanismes avancés utilisant la méthode des éléments finis et l'analyse des éléments finis dans les applications d'ingénierie.
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 explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Explore les différences finies pour résoudre des systèmes linéaires à partir de PDE de manière itérative, en mettant l'accent sur les critères de convergence et les exercices sur les singularités.
Explore les techniques avancées de discrétisation de l'espace dans l'analyse numérique pour résoudre les systèmes différentiels de manière efficace et précise.
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.
Explore les méthodes numériques pour résoudre les PDE, y compris FDM, FVM et FEM, les calculs de matrice de rigidité, les PDE non linéaires, le contrôle des erreurs et la modélisation spécifique au patient.
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 les équations différentielles linéaires, y compris les équations linéaires homogènes d'ordre supérieur et les équations à coefficients constants.
