Méthodes Runge-Kutta

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Méthodes stabilisées explicites : applications aux problèmes inverses bayésiens

Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.

Méthodes de runge-Kutta: approximation des équations différentielles

Couvre les étapes de la méthode Runge-Kutta explicite pour approximer y(t) avec des explications détaillées.

Méthodes numériques: Euler et Crank-Nicolson

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

Système des ODE

Explore les méthodes numériques pour résoudre les systèmes ODE, les régions de stabilité et l'importance absolue de la stabilité.

Méthodes multi-étapes

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Méthodes d'optimisation

Couvre les méthodes d'optimisation, en se concentrant sur les méthodes de gradient et les techniques de recherche de ligne.

Numerics: projet de semestre

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Méthodes de runge Kutta et multistep

Explore les méthodes Runge Kutta et multi-étapes pour résoudre les ODE, y compris Backward Euler et Crank-Nicolson.

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.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.