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.
Couvre la méthodologie de simulation de flux numérique, les applications, les défis et les exercices pratiques avec des logiciels tels que Matlab et OpenFOAM.
Explore l'échantillonnage dans les statistiques inférentielles, en mettant l'accent sur l'impact de la taille de l'échantillon et du caractère aléatoire sur la précision de l'inférence.
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Couvre les méthodes pour définir la tempête de conception, la distribution empirique des maxima de pluie, la distribution de Gumbel, et les relations intensité-durée-fréquence.
Explore l'application de l'algorithme SIMPLE dans la résolution des équations de Navier-Stokes et compare les approches de grille décalée par rapport aux approches de grille colocalisée dans les simulations de flux numériques.
Discute des distributions de probabilité et du théorème de la limite centrale, en soulignant leur importance dans la science des données et l'analyse statistique.
