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 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 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 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 équations différentielles et leur analyse de stabilité, en se concentrant sur le calcul des erreurs et les applications pratiques en ingénierie et en science.
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.
Introduit des équations différentielles ordinaires, leur ordre, des solutions numériques et des applications pratiques dans divers domaines scientifiques.