Explore la monotonie inverse dans les méthodes numériques pour les équations différentielles, en mettant l'accent sur les critères de stabilité et de convergence.
Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Explique le schéma implicite d'Euler, une méthode de résolution numérique des équations différentielles, axée sur les propriétés de stabilité et de convergence.