Explore les méthodes numériques en biomécanique pour les implants de hanche et met l'accent sur les conditions de compréhension pour améliorer les conceptions et les résultats des patients.
Se concentre sur la modélisation numérique des processus atmosphériques pour prédire les phénomènes météorologiques et climatiques, couvrant les concepts et les méthodes clés.
Discute de la rétroaction de l'évaluation, de la convergence, de l'analyse des erreurs et des étapes temporelles adaptatives dans les simulations physiques.
Couvre la minimisation empirique des risques, l'apprentissage statistique et des exemples de prédiction du cancer, de prix des maisons et de génération d'images.
Explore la rareté de l'apprentissage des réseaux de réaction chimique à partir des données de trajectoire à l'aide de méthodes fondées sur les données et d'approches d'apprentissage.
Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Explore l'estimation des erreurs dans les méthodes numériques pour résoudre les équations différentielles ordinaires, en mettant l'accent sur l'impact des erreurs sur la précision et la stabilité de la solution.
Couvre les problèmes de contrôle optimal en se concentrant sur les conditions nécessaires, l'existence de contrôles optimaux et les solutions numériques.
