Couvre l'environnement informatique pour les exercices de dynamique moléculaire et de Monte Carlo, en mettant l'accent sur la compréhension théorique plutôt que sur les compétences de codage.
Introduit des méthodes de pointe dans l'optimisation et la simulation, couvrant des sujets tels que l'analyse statistique, la réduction de la variance et les projets de simulation.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
Couvre la simulation MD de la miniprotéine Trp-cage, en mettant l'accent sur la modélisation implicite des solvants et l'analyse pratique des résultats de simulation.
Couvre l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.
Couvre l'informatique scientifique, l'automatisation des processus et la gestion des données dans les applications informatiques dans différents secteurs.
Couvre la simulation, la modélisation, les profils d'accélération, les fréquences naturelles, les calculs de rigidité et les solutions anti-résonance pour les robots multi-axes.
Explore l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux à l'aide d'outils comme NEURON, NEST et BRIAN.
Explore le schéma de Verlet, les champs magnétiques, les forces dépendantes de la vitesse et la physique non linéaire à travers des simulations et des exercices.
