Introduit la méthode de Newton pour résoudre les équations non linéaires itérativement, en soulignant sa convergence rapide, mais aussi son incapacité potentielle à converger dans certains cas.
Introduit la recherche de racines en utilisant la méthode de la bisection pour les équations non linéaires, illustrée par un exemple de système à trois réservoirs.
Couvre les méthodes de recherche de racines, en se concentrant sur les techniques de bisection et de sécante, leurs implémentations et les comparaisons de leurs taux de convergence.
Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.
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.