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.
Déplacez-vous dans des concepts de physique avancée comme le mouvement uniforme, les vecteurs et le mouvement tridimensionnel, avec des exercices pratiques sur la cinématique et les systèmes de coordination.
Explore la méthode de puissance et ses applications dans les modèles thématiques et l'analyse de documents, en mettant l'accent sur les processus itératifs et la reconstruction de la distribution de probabilité.
Couvre les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires déquations et discute des propriétés de convergence des méthodes comme la méthode de Richardson.
Introduit les systèmes de recommandation, le filtrage collaboratif, la recommandation basée sur le contenu, les paramètres de similitude et la factorisation matricielle.
Discute de la transformée de Fourier et de son application à la résolution d'équations différentielles, en se concentrant sur l'équation d'onde et ses transformations.