Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
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 la stabilité zéro et la stabilité absolue dans les méthodes numériques, y compris Forward Euler, Backward Euler, Crank-Nicolson, et les méthodes Heun.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les équations différentielles et leur analyse de stabilité, en se concentrant sur le calcul des erreurs et les applications pratiques en ingénierie et en science.
