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Dynamiques non linéaires : orbites homocliniques et bifurcations
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Séances de cours associées (53)
Formes différentielles et mesures invariantes
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Couvre les formes différentielles, les mesures invariantes et l'intégration sur des variétés avec des exemples et des illustrations.
Dérivés partiels : Dérivabilité
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Explore les dérivés partiels et la dérivée des fonctions, en mettant l'accent sur les interprétations géométriques et en évitant les pièges courants.
Chimie quantique
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Couvre divers sujets en chimie quantique, y compris la couleur, dessiner des outils, des formes et des équations mathématiques.
Chimie quantique
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Couvre les sujets liés à la chimie quantique, y compris les ordres de liaison et les structures moléculaires.
Potentiel newtonien : Domaines liés
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Explore le potentiel newtonien dans des domaines délimités, en discutant de ses conditions et de ses propriétés.
Cauchy Problème: Conditions initiales
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Discute du problème de Cauchy pour les ODE avec les conditions initiales et l'importance de l'homéomorphisme et de la continuité de Lipschitz.
Théorie des systèmes dynamiques pour les ingénieurs: Introduction
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Introduit la théorie du système dynamique pour les ingénieurs, couvrant le comportement du système, la stabilité et les ensembles invariants.
Interpolation des écarts
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Introduit l'interpolation de Lagrange pour rapprocher les points de données des polynômes, en discutant des défis et des techniques d'interpolation précise.
Sans titre
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Hilpot Liegr: Comprendre les groupes de mensonges nilpotents
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Explore les groupes de Lie nilpotents, leurs orbites et les actions conjointes, illustrant la simplicité et la forme.
Preuve de l'embouteillage : stratégie
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Couvre la stratégie de preuve de Borcherds, en soulignant la signification des racines simples et des vecteurs Weyl.
Math-101(fr) / Min/Max, Inf/Sup
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Couvre les concepts minimum, maximum, infimum et supremum en nombres réels avec des exemples et des preuves.
Optimisation convexe: descente de gradient
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Explore la dimension VC, la descente de gradient, les ensembles convexes et les fonctions Lipschitz en optimisation convexe.
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