Couvre les méthodes de recherche de racines, en se concentrant sur les techniques de bisection et de sécante, leurs implémentations et les comparaisons de leurs taux de convergence.
Se concentre sur la modélisation numérique des processus atmosphériques pour prédire les phénomènes météorologiques et climatiques, couvrant les concepts et les méthodes clés.
Couvre les bases de l'analyse numérique et des méthodes de calcul utilisant Python, en se concentrant sur les algorithmes et les applications pratiques en mathématiques.
