Résolution de systèmes d'équations non linéaires

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Méthodes numériques : Techniques itératives

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Vectorisation en Python : calcul efficace avec Numpy

Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.

Dérivation numérique : formules et approches

Couvre l'approche numérique du calcul des dérivées, en se concentrant sur les formules et les méthodes telles que les différences fines.

Méthode de Newton: Approche itérative à point fixe

Couvre la méthode de Newton pour trouver des zéros de fonctions par l'itération de point fixe et discute des propriétés de convergence.

Méthodes numériques: Euler et Crank-Nicolson

Couvre les méthodes Euler et Crank-Nicolson pour résoudre les équations différentielles.

Attaque contre la RSA à l'aide de LLL

Couvre la méthode de Coppersmith pour attaquer le chiffrement RSA en trouvant efficacement de petites racines de polynômes modulo N.

Méthodes d'ordre supérieur : Discrétisation de l'espace

Couvre les méthodes d'ordre élevé pour la discrétisation de l'espace dans les systèmes différentiels linéaires.

Géomécanique computationnelle : flux non confiné

Explore le flux non confiné dans la géomécanique computationnelle, mettant l'accent sur la dérivation de forme faible et la perméabilité relative.

Analyse numérique: Stabilité dans les ODE

Couvre l'analyse de stabilité des ODE à l'aide de méthodes numériques et discute des conditions de stabilité.

Les méthodes de Crank-Nicolson et Heun

Couvre les méthodes de Crank-Nicolson et Heun, discutant du caractère unique des solutions et des erreurs de troncature dans les méthodes numériques.