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.
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.
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.
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.
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.
