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 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.
Explore les applications pratiques en dynamique non linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes d'intégration symplectique et les approximations de lentilles minces pour des calculs précis en physique des accélérateurs.
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 les graphiques d'orchestration pour améliorer l'apprentissage avec des simulations et l'importance de consolider les connaissances par la pratique.
Explore VHDL pour la simulation, le débogage, la modélisation temporelle, la simulation événementielle et la création de bancs d'essai dans la conception de systèmes numériques.
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.
