Fournit une vue d'ensemble des techniques d'interpolation polynomiale en analyse numérique, en se concentrant sur les méthodes d'interpolation et d'estimation des erreurs de Lagrange.
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 techniques d'intégration numérique, en se concentrant sur l'interpolation de Lagrange et diverses méthodes de quadrature pour l'approximation des intégrales.
Couvre les méthodes d'éléments finis pour résoudre les problèmes de diffusion dans les milieux poreux, y compris le maillage, l'interpolation et les résidus pondérés.
Explore les applications de l'interpolation dans l'analyse des tissus biologiques et des données de recensement de la population en utilisant la méthode des moindres carrés.
