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Explore l'estimation des erreurs dans les méthodes numériques pour résoudre les équations différentielles, en se concentrant sur l'erreur de troncature locale, la stabilité et la continuité de Lipschitz.
Explore les techniques avancées de discrétisation de l'espace dans l'analyse numérique pour résoudre les systèmes différentiels de manière efficace et précise.
Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Introduit des équations différentielles ordinaires, leur ordre, des solutions numériques et des applications pratiques dans divers domaines scientifiques.
Explore la monotonie inverse dans les méthodes numériques pour les équations différentielles, en mettant l'accent sur les critères de stabilité et de convergence.
