Séances du Analyse Numérique pour Ingénieurs

Systèmes non linéaires d'équations MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Couvre les méthodes pour résoudre les systèmes non linéaires d'équations dans l'analyse numérique.

Systèmes d'équations différentielles de première commande MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Explore les systèmes d'équations différentielles de premier ordre et les méthodes numériques pour leur analyse.

Essais numériques MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Explique les méthodes d'essai numériques et le processus d'intégration avec des exemples.

Dérivés numériques de l'ordre 1 : Différences Finites Progressives MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Couvre les dérivés numériques de l'ordre 1 en utilisant des formules progressives de différence finie dans l'analyse numérique.

Décomposition LLT: Exemple MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Explique la décomposition LL2 avec un exemple et des calculs détaillés.

Décomposition LU: Exemple MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Explique la décomposition de LU avec un exemple détaillé et discute de la régularité de la sous-matrix.

Résolution de problèmes non linéaires MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Couvre le processus de résolution de problèmes non linéaires à l'aide de variables connues et inconnues.

Généralités (conclusion)MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Conclut la discussion sur les généralités au chapitre 3, axée sur les points de données, les poids et les méthodes d'approximation.

Dérivés numériques de l'ordre 2 MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Couvre le concept de dérivés numériques de l'ordre 2 et l'analyse des erreurs en cause.

Méthode des différences finales MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Couvre la méthode des différences finies pour l'approximation des solutions aux équations différentielles par la discrétisation et les systèmes linéaires.

Théorème 1.1: Interpolation et points d'équilibre MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Couvre le concept d'interpolation à l'aide de points équidistants et de théorème 1.1.

Équations non linéaires : Position du problème MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Introduit des méthodes numériques pour résoudre les équations non linéaires, en mettant l'accent sur la position du problème et la méthode Newton pour les points fixes.

Décomposition LLT: Cholesky MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Couvre la décomposition Cholesky d'une matrice symétrique positive définie et de ses applications.

Exemple d'élimination gaussienne MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Démontre le processus étape par étape de résolution des équations linéaires en utilisant l'élimination gaussienne.

Interpolation de Lagrange: Affaire générale MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Explique la méthode d'interpolation de Lagrange pour n arbitraire et la construction de polynômes à travers des points donnés.

Décomposition de LU: Bases MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Couvre les bases de la décomposition de LU, en se concentrant sur l'identification des coefficients des matrices A et LU.

Interpolation en matière de lagrange: affaire 2 MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Explique l'interpolation de Lagrange avec M=2, couvrant les polynômes de base et l'indépendance linéaire.

Équations différentielles du premier ordre, position du problème MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Couvre la position du problème dans les équations différentielles de premier ordre et explore des solutions uniques.

Dérivés numériques de l'ordre 1 : Différence Finite centrée MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Couvre les dérivés numériques de l'ordre 1 en utilisant la formule centrée sur la différence finie.

Généralités: Formule Quadrature MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Se concentre sur la formule quadrature pour l'intégration numérique à l'aide de rectangles et de trapèzes.