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Explore la méthode de bisection pour résoudre des équations non linéaires en mettant l'accent sur le contrôle des erreurs et la mise en œuvre de MATLAB.
Couvre les concepts essentiels de l'algèbre linéaire pour l'optimisation convexe, y compris les normes vectorielles, la décomposition des valeurs propres et les propriétés matricielles.
Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
Couvre la méthode de bisection pour résoudre des équations non linéaires avec des fonctions continues et des exemples de recherche de racines dans des circuits à diodes.
Explore les relations linéaires homogènes de récurrence, les techniques de résolution, les équations caractéristiques et des exemples comme les nombres de Fibonacci.
Explore la méthode Frobenius pour les points singuliers réguliers dans les ODE, en mettant l'accent sur la nature des racines et des solutions dérivées.
