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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.
Explore les compromis entre les données et le temps dans les problèmes de calcul, en mettant l'accent sur les rendements décroissants et les compromis continus.
Explore comment le remplissage zéro dans le calcul DFT fournit une illusion de caractéristiques spectrales plus riches, mais en réalité, il n'ajoute pas de nouvelles informations.
Explore les principes fondamentaux de la recherche scientifique, de l'impact des ordinateurs, des algorithmes numériques et de l'apprentissage profond dans la résolution de problèmes de haute dimension.
Couvre les bases de la géomécanique computationnelle, y compris la poroélasticité, la plasticité et les méthodes numériques pour résoudre les problèmes géotechniques.
Discute des différences finies et des éléments finis, en se concentrant sur la formulation variationnelle et les méthodes numériques dans les applications d'ingénierie.
Couvre la théorie des méthodes numériques pour l'estimation des fréquences sur les signaux déterministes, y compris la série et la transformation de Fourier, la transformation de Fourier discret et le théorème d'échantillonnage.