Explore la connexion de la portée biologique avec les méthodes de simulation informatique et discute de divers environnements de simulation pour la modélisation de l'activité neuronale.
Introduit les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python, couvrant les avantages, la disposition de la mémoire, les opérations et les fonctions d'algèbre linéaire.
Couvre les bases de la géomécanique computationnelle, y compris la poroélasticité, la plasticité et les méthodes numériques pour résoudre les problèmes géotechniques.
Explore les compromis entre les données et le temps dans les problèmes de calcul, en mettant l'accent sur les rendements décroissants et les compromis continus.
Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
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.