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Explore les solveurs laplaciens, couvrant des solutions approximatives, des applications, la conversion d'erreurs, et les avancées théoriques dans les méthodes de calcul.
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.
Discute de la simulation de la dynamique quantique à plusieurs corps à l'aide de réseaux de neurones artificiels pour surmonter les défis informatiques et stabiliser les solutions.
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.
Explore les méthodes de calcul en physique quantique, en mettant l'accent sur la diagonalisation exacte et les techniques de discrétisation de l'espace.
Couvre les défis de la conception des protéines, des fonctions énergétiques, des algorithmes de recherche et des applications en biologie synthétique, en soulignant l'importance de la conception des protéines et les méthodes utilisées pour la conception des protéines.
Couvre la fabrication axée sur les données en mettant l'accent sur la fabrication additive, y compris l'analyse de la fabrication et une approche d'apprentissage automatique.
