Jupyter Notebooks pour l'analyse numérique

Analyse numérique: Introduction aux méthodes de calcul

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.

Computing scientifique avec Python

Couvre les bases de l'informatique scientifique avec Python, se concentrant sur la programmation, les algorithmes et les méthodes numériques.

Méthodes numériques : Bisection et tableaux multidimensionnels

Discute de la méthode de bisection pour résoudre les équations non linéaires et son implémentation en utilisant Python avec NumPy et Matplotlib.

Méthodes de recherche de racines: techniques de bisection et de sécante

Couvre les méthodes de recherche de racines, en se concentrant sur les techniques de bisection et de sécante, leurs implémentations et les comparaisons de leurs taux de convergence.

Mécanique classique et dynamique moléculaire

Couvre la mécanique classique, la dynamique moléculaire, les intégrateurs, les simulations à température constante et les calculs de point de fusion pour l'aluminium.