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 l'estimation des erreurs dans les méthodes d'intégration numérique utilisant des formules de quadrature composite et l'interpolation de Lagrange.
Explore les méthodes de différenciation et d'intégration numériques, en mettant l'accent sur la précision des différences finies dans le calcul des dérivées et des intégrales.
Explore les méthodes numériques itératives pour résoudre les équations, en mettant l'accent sur les critères de convergence, les erreurs et l'impact des valeurs de départ.
Couvre les méthodes en quadrature, en se concentrant sur les techniques composites et non composites, leurs formules et leurs applications pratiques en intégration.
Explore l'existence et l'unicité des solutions pour les équations différentielles par la continuité locale de Lipschitz et le théorème de Cauchy-Lipschitz.
Explore les solutions analytiques des équations différentielles ordinaires, en mettant l'accent sur le processus d'identification et de résolution pour divers types d'EDO.
