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Explore la méthodologie de simulation de flux numérique, les problèmes physiques des véhicules Maglev, les concepts Vactrain et Hyperloop, ainsi que les objectifs et les défis de la simulation.
Couvre l'automatisation des stratégies de babyfoot, l'amélioration des interfaces, le développement de tactiques et la visualisation de la dynamique du jeu.
Plonge dans les jeux de simulation, reproduisant des scénarios réels d'une manière sans risque et agréable, couvrant divers types et l'équilibre entre réalisme et jouabilité dans le développement du jeu.
Souligne l'impact des conditions aux limites sur la convergence des solutions dans la simulation numérique de flux et discute du choix entre les solveurs basés sur la pression et la densité.
Couvre les principes fondamentaux et les applications des simulations à gros grains, y compris les avantages, les défis, les simulations à une seule échelle, les techniques de modélisation du cerveau et les membranes lipidiques à gros grains.
Couvre les algorithmes de maillage libre, le partitionnement et les maillages incompatibles dans les simulations 3D, en soulignant l'importance de la qualité du maillage et de la compatibilité des éléments.
Couvre la théorie et les applications pratiques des simulations de pliage de protéines en utilisant la dynamique moléculaire, en se concentrant sur les effets des solvants et l'analyse de la dynamique de pliage.
Explore la perspective historique et le développement de l'algorithme AlphaGo, en se concentrant sur l'apprentissage automatique et les stratégies de jeu.
Explore les phases d'équilibre dans la modélisation de la qualité de l'eau, illustrant avec des exemples de précipitations minérales et d'ajustement du pH.
