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Couvre les modèles neuronaux hybrides pour les neuroprothèses, l'optimisation de la stimulation nerveuse et la récupération après une lésion de la moelle épinière.
Couvre les bases de la simulation numérique de flux, en soulignant l'importance de comprendre la méthodologie et de pratiquer des techniques de simulation pour exécuter des simulations complètes de manière autonome.
Explore le problème de la valeur propre de Rayleigh-Benard, les schémas de différences finies, les conditions aux limites, la croissance spatiale, les équations de lubrification non linéaires et les modèles de convection de Marangoni.
