Couvre l'optimisation de l'erreur dans l'interpolation polynomiale, en mettant l'accent sur la minimisation de l'erreur en plaçant stratégiquement des points d'interpolation.
Couvre les phénomènes spatiaux continus et les isovalences dans les systèmes d'information géographique, y compris les méthodes d'interpolation et les exemples de courbes d'isovalence pour divers facteurs environnementaux.
Couvre l'organisation des cours, Jupyter Notebook pour l'expérimentation Python, les algorithmes, l'interpolation, la résolution d'équations, les systèmes linéaires et les applications pratiques.
Couvre la dérivation de l'équation du mouvement, de l'interpolation, de l'équation de Newton et de la conservation de l'énergie dans la modélisation des éléments finis.
Couvre le concept de déplacement rigide et d'énergie potentielle, en mettant l'accent sur la continuité entre les éléments et l'importance de se conformer au maillage.