Explore la stabilité zéro et la stabilité absolue dans les méthodes numériques, y compris Forward Euler, Backward Euler, Crank-Nicolson, et les méthodes Heun.
Explore des méthodes numériques telles que Crank-Nicolson, Heun, Euler et RK4 pour résoudre les ODE, en mettant l'accent sur l'estimation des erreurs et la convergence.
Explore les techniques avancées de discrétisation de l'espace dans l'analyse numérique pour résoudre les systèmes différentiels de manière efficace et précise.
Explore l'estimation des erreurs dans les méthodes numériques pour résoudre les équations différentielles ordinaires, en mettant l'accent sur l'impact des erreurs sur la précision et la stabilité de la solution.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
