Concept
Computational statistics
Séances de cours associées (44)
Analyse numérique : Équations non linéaires
Couvre les algorithmes pour résoudre des problèmes mathématiques à l'aide d'un ordinateur, y compris les équations non linéaires et les méthodes d'approximation numérique.
Protein Structure Prediction
Se penche sur la prédiction de la structure des protéines grâce à l'analyse des contacts avec les acides aminés et à des méthodes informatiques avancées.
Conception des protéines: Méthodes de calcul
Couvre les défis de la conception des protéines, des fonctions énergétiques, des algorithmes de recherche et des applications en biologie synthétique, en soulignant l'importance de la conception des protéines et les méthodes utilisées pour la conception des protéines.
Simulation stochastique : Fondamentaux
Présente les principes fondamentaux de la simulation stochastique, couvrant l'organisation des cours, les modèles de file d'attente, les finances, les statistiques, la physique et les détails des examens.
Quantum Many-Body Dynamics: Approche du réseau neuronal artificiel
Discute de la simulation de la dynamique quantique à plusieurs corps à l'aide de réseaux de neurones artificiels pour surmonter les défis informatiques et stabiliser les solutions.
Flux de travail sur les humanités numériques
Explore le flux de travail dans les humanités numériques, en mettant l'accent sur la collecte et la visualisation des données.
Stimulation cérébrale profonde : principes et programmation
Explore les principes et la programmation de Deep Brain Stimulation pour les troubles neurologiques, en mettant l'accent sur les ajustements thérapeutiques des fenêtres et les altérations de la largeur du pouls.
L'informatique scientifique en neurosciences
Explore l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux à l'aide d'outils comme NEURON, NEST et BRIAN.
Intégration numérique: Ordre et convergence
Explore l'ordre d'intégration numérique et la convergence pour la précision des méthodes numériques.
Simulations de pliage des protéines
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.