Explore la stabilité transitoire dans la dynamique des systèmes de puissance, couvrant les équations algébriques, les modèles de générateurs et les techniques d'intégration numérique.
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 les méthodes d'intégration numérique et leur application dans la résolution d'équations différentielles et la simulation de systèmes physiques.
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.
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 la stabilité transitoire dans les systèmes d'alimentation, couvrant le synchronisme synchrone de la machine après les perturbations, la stabilité de la tension et les calculs de flux de puissance.
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.
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 stabilité transitoire dans les systèmes d'alimentation, analyse le comportement du générateur pendant les pannes et met l'accent sur la stabilité du système.
