Géomécanique computationnelle : approche de l'enseignement inverse
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
Couvre des exercices sur l'optimisation convexe, en se concentrant sur la formulation et la résolution de problèmes d'optimisation en utilisant YALMIP et des solveurs comme GUROBI et MOSEK.
Couvre les bases de la géomécanique computationnelle, y compris la poroélasticité, la plasticité et les méthodes numériques pour résoudre les problèmes géotechniques.
Explore les différences finies pour résoudre des systèmes linéaires à partir de PDE de manière itérative, en mettant l'accent sur les critères de convergence et les exercices sur les singularités.
Couvre la génération de mailles, l'écoulement des eaux souterraines et la modélisation du comportement constitutif dans la géomécanique computationnelle.
Explore les graphiques 2D, les erreurs de manipulation, la création de diagrammes à barres et la visualisation des champs vectoriels dans Matlab/Octave.
