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.
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.
Couvre la mécanique classique, la dynamique moléculaire, les intégrateurs, les simulations à température constante et les calculs de point de fusion pour l'aluminium.
Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.
Introduit les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python, couvrant les avantages, la disposition de la mémoire, les opérations et les fonctions d'algèbre linéaire.
