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Séance de cours

Méthodes numériques stochastiques efficaces

Description

Cette séance de cours couvre des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, y compris des sujets tels que le moteur d'analyse, Archer Supercalculateur, les inhibiteurs de la kinase et les cartes de diffusion. Il explore divers algorithmes et techniques utilisés dans la modélisation et la simulation computationnelles.

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Proximité ontologique

Statistique

Data collection: Échantillonnage (statistiques)

Concepts associés (32)

Simulation informatique

vignette|upright=1|Une simulation informatique, sur une étendue de , de l'évolution du typhon Mawar produite par le Modèle météorologique Weather Research and Forecasting La simulation informatique ou numérique est l'exécution d'un programme informatique sur un ordinateur ou réseau en vue de simuler un phénomène physique réel et complexe (par exemple : chute d’un corps sur un support mou, résistance d’une plateforme pétrolière à la houle, fatigue d’un matériau sous sollicitation vibratoire, usure d’un roulem

Équation différentielle stochastique

Une équation différentielle stochastique (EDS) est une généralisation de la notion d'équation différentielle prenant en compte un terme de bruit blanc. Les EDS permettent de modéliser des trajectoires aléatoires, tels des cours de bourse ou les mouvements de particules soumises à des phénomènes de diffusion. Elles permettent aussi de traiter théoriquement ou numériquement des problèmes issus de la théorie des équations aux dérivées partielles.

Simulation de phénomènes

La simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.

Analyse numérique

L’analyse numérique est une discipline à l'interface des mathématiques et de l'informatique. Elle s’intéresse tant aux fondements qu’à la mise en pratique des méthodes permettant de résoudre, par des calculs purement numériques, des problèmes d’analyse mathématique. Plus formellement, l’analyse numérique est l’étude des algorithmes permettant de résoudre numériquement par discrétisation les problèmes de mathématiques continues (distinguées des mathématiques discrètes).

Training simulation

In business, training simulation is a virtual medium through which various types of skills can be acquired. Training simulations can be used in a variety of genres; however they are most commonly used in corporate situations to improve business awareness and management skills. They are also common in academic environments as an integrated part of a business or management course. The word simulation implies an imitation of a real-life process, usually via a computer or other technological device, in order to provide a lifelike experience.

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Séances de cours associées (51)

Dynamique moléculaire sous contraintes

Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.

L'informatique scientifique en neurosciences

Explore l'histoire et les outils de l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux.

Densité des États et inférence bayésienne en mathématiques computationnelles

Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.

Dynamique moléculaire et intégrateurs

Explore la dynamique moléculaire, les intégrateurs, la génération de trajectoires et la surveillance des erreurs dans la modélisation atomistique.

Méthodes intégrées de chemin: Techniques avancées

Explore les méthodes avancées d'intégrale de chemin dans la science informatique, couvrant l'échantillonnage efficace, le bruit coloré, les intégrales de haut ordre, et les thermostats quantiques.

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Concepts associés (32)

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Équation différentielle stochastique

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