Séance de cours

Solveurs améliorés : méthodes Runge-Kutta

Couvre l'optimisation des systèmes énergétiques, en se concentrant sur la résolution d'équations et de méthodes numériques.

Méthodes stabilisées explicites : applications aux problèmes inverses bayésiens

Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.

Modélisation numérique de l'atmosphère

Se concentre sur la modélisation numérique des processus atmosphériques pour prédire les phénomènes météorologiques et climatiques, couvrant les concepts et les méthodes clés.

Intégration numérique : méthode Euler

Couvre la méthode progressive d'Euler pour l'intégration numérique des ODE, y compris les problèmes de Cauchy et les méthodes de Runge-Kutta.

Dérivation numérique : formules et approches

Couvre l'approche numérique du calcul des dérivées, en se concentrant sur les formules et les méthodes telles que les différences fines.

Stabilité zéro et stabilité absolue

Explore la stabilité zéro et la stabilité absolue dans les méthodes numériques, y compris Forward Euler, Backward Euler, Crank-Nicolson, et les méthodes Heun.

Euler Backward Méthode: ODEs

Explore la méthode Euler arriérée pour les ODE, discutant de la stabilité, de la réduction des erreurs et des méthodes implicites vs explicites.

Méthodes stabilisées explicites : Équations différentielles stochastiques

Couvre des méthodes explicitement stabilisées pour les équations différentielles stochastiques rigides, en analysant leurs propriétés et applications.

Différenciation numérique: Partie 1

Couvre la différenciation numérique, les différences en avant, l'expansion de Taylor, la notation Big O et la minimisation des erreurs.

Méthodes numériques pour l'équation de Schrdinger

Explore les méthodes numériques pour résoudre l'équation de Schrdinger en fonction du temps à l'aide de la représentation en grille et des algorithmes à opérateur divisé.