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.
Explore les surfaces d'énergie potentielles dans les simulations de dynamique moléculaire et l'utilisation de méthodes mécaniques quantiques / moléculaires mixtes.
Explore des simulations informatiques en biologie cellulaire, en se concentrant sur la dynamique moléculaire et Monte Carlo, pour mieux comprendre les systèmes biologiques complexes et leurs limites.
Explore les mouvements de Monte Carlo en simulation, y compris les mouvements d'essai et les mouvements biaisés, en comparant Monte Carlo avec la dynamique moléculaire.
Couvre les principes fondamentaux et les applications des simulations à gros grains, y compris les avantages, les défis, les simulations à une seule échelle, les techniques de modélisation du cerveau et les membranes lipidiques à gros grains.
Introduit des méthodes de pointe dans l'optimisation et la simulation, couvrant des sujets tels que l'analyse statistique, la réduction de la variance et les projets de simulation.
