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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.
Explore les relations de symétrie, la modulation, les propriétés de transformation de Fourier et les méthodes d'intégration dans les signaux et les systèmes.
Explore l'apprentissage automatique quantique, les représentations des molécules, la régression du noyau et l'interaction entre la physique et l'apprentissage automatique.
Explore les transformations géométriques non linéaires dans l'ingénierie structurelle, en mettant l'accent sur des méthodes d'intégration précises et des applications pratiques.
Explore les applications pratiques en dynamique non linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes d'intégration symplectique et les approximations de lentilles minces pour des calculs précis en physique des accélérateurs.
Couvre l'environnement informatique pour les exercices de dynamique moléculaire et de Monte Carlo, en mettant l'accent sur la compréhension théorique plutôt que sur les compétences de codage.
Couvre les bases de simulation de Monte Carlo, les moyennes statistiques, l'espace de phase, l'évaluation des intégrales et les simulations numériques.
Explore le schéma de Verlet, les champs magnétiques, les forces dépendantes de la vitesse et la physique non linéaire à travers des simulations et des exercices.
