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.
Explore les graphiques d'orchestration pour améliorer l'apprentissage avec des simulations et l'importance de consolider les connaissances par la pratique.
Explore l'évolution et les applications de la technologie MEMS, en mettant l'accent sur les études de cas du monde réel et les perspectives d'avenir en nanotechnologie.
Explore la transduction à travers des mécanismes d'actionnement, couvrant les méthodes basées sur la force et la déformation, les polymères à mémoire de forme, les principes d'actionnement électrostatique et magnétique et des exemples tels que Texas Instruments DLP & DMD.
Explore les chaînes Markov, Metropolis-Hastings, et la simulation à des fins d'optimisation, soulignant l'importance de l'ergonomie dans la simulation variable efficace.
Introduit des méthodes et des outils de simulation numérique, couvrant la simulation numérique, les simulateurs orientés objet et divers scénarios d'application.
