Couvre la modélisation des systèmes dynamiques, y compris les définitions, les exemples et les processus de linéarisation pour une analyse plus facile.
Explore la linéarisation approximative comme une méthode polyvalente pour décrire le comportement du système non linéaire par approximation linéaire autour d'un point de fonctionnement.
Explore la stabilité des équations différentielles ordinaires, en se concentrant sur la dépendance des solutions, les données critiques, la linéarisation et le contrôle des systèmes non linéaires.
Présente l'approche de l'espace d'état pour modéliser des systèmes dynamiques et son utilité pour la solution à grande vitesse des équations différentielles et des algorithmes informatiques.
Explore les cartes chaotiques, les points fixes, la stabilité et les exposants de Lyapunov dans des systèmes discrets, en soulignant leur rôle dans la détermination du chaos.
