Explore les graphiques d'orchestration pour améliorer l'apprentissage avec des simulations et l'importance de consolider les connaissances par la pratique.
Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.
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.
Couvre les bases de la simulation numérique de flux, en soulignant l'importance de comprendre la méthodologie et de pratiquer des techniques de simulation pour exécuter des simulations complètes de manière autonome.
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 la simulation de turbulence, les forces de modélisation et les caractéristiques de débit à l'aide de CFD, en mettant l'accent sur les défis et les hypothèses de modélisation.
Explore la modélisation de la turbulence en dynamique des fluides, couvrant les équations RANS, divers modèles de turbulence et leur mise en œuvre dans des simulations numériques.
