Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.
Couvre les techniques d'intégration numérique, en se concentrant sur l'interpolation de Lagrange et diverses méthodes de quadrature pour l'approximation des intégrales.
Couvre les techniques d'intégration numérique, en se concentrant sur les formules en quadrature composite et leurs applications pour l'approximation des intégrales avec une précision améliorée.
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.
Introduit l'optimisation numérique avec Scipy, couvrant la recherche zéro, la dimensionnalité du problème, les dérivés et les techniques de visualisation avancées.
