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.
Couvre la théorie et les applications pratiques des simulations de pliage de protéines en utilisant la dynamique moléculaire, en se concentrant sur les effets des solvants et l'analyse de la dynamique de pliage.
Explore les membranes de graphiène dopées en N pour l'échange de protons dans les piles à combustible, en mettant l'accent sur la performance et la fabrication.
Couvre l'environnement informatique pour les exercices de dynamique moléculaire et de Monte Carlo, en mettant l'accent sur la compréhension théorique plutôt que sur les compétences de codage.
Offre une introduction pratique à la modélisation à l'échelle atomique à travers des carnets Jupyter, en mettant l'accent sur les concepts fondamentaux de la science des matériaux.
Couvre la théorie et les aspects pratiques des simulations de Monte Carlo en dynamique moléculaire, y compris les moyennes d'ensemble et l'algorithme Metropolis.
Couvre les champs de force classiques, les simulations de dynamique moléculaire et les propriétés supramoléculaires, y compris les interactions intramoléculaires et intermoléculaires.
Explore le traitement des composites photodurcissables à base de nanocellulose, en se concentrant sur les nanomatériaux de cellulose et les processus respectueux de l'environnement.
Explore le traitement des métaux par haut-fourneau et la sidérurgie, couvrant la réduction des oxydes métalliques, le fonctionnement du haut-fourneau et le processus de convertisseur d'oxygène.