Intégration numérique : introduction à SciPy et Matplotlib

Cette séance de cours présente les techniques d'intégration numérique utilisant la bibliothèque SciPy de Python. L'instructeur discute de l'importance des méthodes numériques pour le calcul des intégrales des fonctions continues sur des intervalles spécifiés. La séance de cours couvre les représentations avancées en 2D et 3D à l'aide de Matplotlib, y compris les courbes paramétriques et les courbes de contour. L'instructeur explique comment visualiser les fonctions et créer des figures avec plusieurs sous-intrigues. La séance de cours se penche également sur des méthodes numériques spécifiques telles que la règle du point milieu et les sommes de Riemann pour approximer les intégrales. L'instructeur souligne l'importance des intervalles de partitionnement et le concept de la finesse de la partition dans l'obtention de résultats numériques précis. En outre, la séance de cours met en évidence l'utilisation des fonctions d'optimisation de SciPy, y compris la méthode de Newton et la méthode sécante, pour trouver les racines des équations. La session se termine par des exemples pratiques et des démonstrations de codage pour illustrer l'application de ces techniques numériques en Python, fournissant aux étudiants une base solide pour une exploration plus approfondie de l'analyse numérique et des mathématiques computationnelles.