Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?
Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur Graph Search.
Séance de cours
Estimation d'erreur dans l'intégration numérique
Dans cours
DEMO: dolore incididunt consequat
Fugiat tempor cillum Lorem exercitation excepteur qui. Incididunt excepteur incididunt excepteur cillum dolore. Enim quis cillum quis minim ipsum elit esse aute fugiat. Nulla sunt pariatur consequat laborum consequat.
Description
Cette séance de cours couvre l'estimation des erreurs dans l'intégration numérique, en se concentrant sur les formules composites, la règle du point milieu et les conditions de précision. Il explique comment vérifier l'exhaustivité et l'exactitude, et comment gérer les erreurs dans le processus d'estimation.
Enseignants (2)
adipisicing consequat
Veniam enim culpa deserunt culpa ex est dolor et sunt enim et elit tempor nisi. Occaecat id proident quis ut sunt nostrud aute sit ullamco cupidatat ex eiusmod ad commodo. Minim qui do commodo enim excepteur. Reprehenderit do ullamco qui officia laborum minim consequat. Aliqua laborum mollit enim Lorem exercitation ut aute deserunt officia fugiat reprehenderit. Velit voluptate do sint cupidatat ut proident qui sint dolor.
ea qui
Magna esse eiusmod et id dolor. Amet velit fugiat dolor ullamco proident aliquip eu esse. Ipsum elit fugiat ullamco consectetur fugiat mollit quis. Culpa quis pariatur magna velit ipsum reprehenderit minim eu fugiat. Eu proident nostrud in ex tempor esse aliquip irure.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.