Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
Introduit l'importance des méthodes numériques en biomécanique et leur application dans l'analyse des observations, l'analyse des hypothèses et l'amélioration des dispositifs et traitements médicaux.
Explore les méthodes stochastiques pour les systèmes quantiques, y compris la diagonalisation exacte, les méthodes variationnelles, les réseaux neuronaux et l'apprentissage automatique.
Explore la dynamique des populations neuronales, en mettant l'accent sur les réseaux aléatoires et les arguments de terrain moyen pour la connectivité.
Couvre les bases de l'analyse numérique et des méthodes de calcul utilisant Python, en se concentrant sur les algorithmes et les applications pratiques en mathématiques.
