Passer au contenu principal
Graph
Search
fr
|
en
Se Connecter
Recherche
Tous
Catégories
Concepts
Cours
Séances de cours
MOOCs
Personnes
Exercices
Publications
Start-ups
Unités
Afficher tous les résultats pour
Accueil
Séance de cours
Chaînes Markov : Simulation et optimisation
Graph Chatbot
Séances de cours associées (32)
Précédent
Page 2 sur 4
Suivant
Optimisation et simulation
Explore l'optimisation, la simulation, l'analyse des données, et l'importance de considérer plus que la simple moyenne dans les systèmes d'ingénierie.
Chaînes et algorithmes de Markov
Couvre l'application des chaînes de Markov et des algorithmes pour l'optimisation des fonctions et les colorations des graphes.
Conception des bioprocédés : MATLAB Basics
Couvre la conception et l'optimisation de bioprocédés à l'aide de MATLAB pour modéliser la cinétique des enzymes, la conception chimique et les bioréacteurs.
Optimisation et simulation
Couvre le cadre général de l'optimisation et de la simulation, y compris le contrôle déterministe et le problème d'optimisation.
Conception de formes : optimisation et simulation
Explore la conception, l'optimisation et la simulation de formes à l'aide de CNN géodésiques pour des performances aérodynamiques.
Quantum Monte Carlo: Concepts de base
Couvre les concepts de base de Quantum Monte Carlo et son application dans les chaînes de spin, les chaînes Markov et les simulations Monte Carlo.
Recherche mécanique sur les étagères : mise en place et destruction efficaces
Discute de l'optimisation de la récupération d'objets dans des environnements encombrés à l'aide de techniques efficaces de gerbage et de destacking.
Conception mécanique appliquée: conception détaillée
Explore le processus de conception de détail en génie mécanique, du concept à la conception finale.
Optimisation et simulation : Intensification de l'heuristique
Explore les techniques d'optimisation et de simulation, mettant l'accent sur l'intensification de l'heuristique pour trouver des solutions efficaces.
Optimisation et simulation
Introduit l'algorithme Metropolis-Hastings pour une simulation efficace des variables aléatoires avec des probabilités données.