This course gives you an introduction to modeling methods and simulation tools for a wide range of natural phenomena. The different methodologies that will be presented here can be applied to very wide range of topics such as fluid motion, stellar dynamics, population evolution, ... This course does not intend to go deeply into any numerical method or process and does not provide any recipe for the resolution of a particular problem. It is rather a basic guideline towards different methodologies that can be applied to solve any kind of problem and help you pick the one best suited for you.
Simulation and modeling of natural processes
Université de GenèveÀ propos de ce cours
45,310 consultations récentes
Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 23 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Russe, Anglais, Espagnol
Enseignants
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Offert par
Université de Genève
Founded in 1559, the University of Geneva (UNIGE) is one of Europe's leading universities. Devoted to research, education and dialogue, the UNIGE shares the international calling of its host city, Geneva, a centre of international and multicultural activities with a venerable cosmopolitan tradition.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures pour terminer
Introduction and general concepts
This module gives an overview of the course and presents the general ideas about modeling and simulation. An emphasis is given on ways to represent space and time from a conceptual point of view. An insight of modeling of complex systems is given with the simulation of the grothw and thrombosis of giant aneurysms. Finally, a first class of modeling approaches is presented: the Monte-Carlo methods.
2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 85 min), 1 lecture, 1 quiz
7 vidéos
Modeling and Simulation13 min
Modeling Space and Time15 min
Example of bio-medical Modeling9 min
Monte Carlo methods I9 min
Monte Carlo methods II15 min
Monte Carlo methods III10 min
1 lecture
Course slides10 min
1 exercice pour s'entraîner
Introduction and general concepts30 min
3 heures pour terminer
Introduction to programming with Python 3
This module intends to provide the most basic concepts of high performance computing used for modeling purposes. It also aims at teaching the basics of Python 3 which will be the programming language used for the quizzes in this course.
3 heures pour terminer
12 vidéos (Total 94 min), 2 lectures, 3 quiz
12 vidéos
Concepts of code optimization6 min
Concepts of parallelism4 min
Palabos, a parallel lattice Boltzmann solver5 min
An introduction to Python 36 min
Running a Python program6 min
Variables and data types11 min
Operators8 min
Conditional Statements7 min
Loops7 min
Functions15 min
NumPy11 min
2 lectures
Course slides10 min
Dive into python 310 min
3 exercices pour s'entraîner
Introduction to programming with Python 330 min
Project - Piles30 min
Project - Class:Integration30 min
4 heures pour terminer
Dynamical systems and numerical integration
Dynamical systems modeling is the principal method developed to study time-space dependent problems. It aims at translating a natural phenomenon into a mathematical set of equations. Once this basic step is performed the principal obstacle is the actual resolution of the obtained mathematical problem. Usually these equations do not possess an analytical solution and advanced numerical methods must be applied to solve them. In this module you will learn the basics of how to write mathematical equations representing natural phenomena and then how to numerically solve them.
4 heures pour terminer
9 vidéos (Total 92 min), 3 lectures, 3 quiz
9 vidéos
The random walk14 min
Growth of a population8 min
Balance equations I8 min
Balance equations II13 min
Integration of ordinary differential equations7 min
Error of the approximation8 min
The implicit Euler scheme11 min
Numerical integration of partial differential equations13 min
3 lectures
Course slides10 min
References for numerical analysis10 min
A reference for the random walk10 min
3 exercices pour s'entraîner
Dynamical systems and numerical integration30 min
The implicit Euler scheme30 min
Project - Lotka-Volterra30 min
3 heures pour terminer
Cellular Automata
This module defines the concept of cellular automata by outlining the basic building blocks of this method. Then an insight of how to apply this technique to natural phenomena is given. Finally the lattice gas automata, a subclass of models used for fluid flows, is presented.
3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 108 min), 2 lectures, 2 quiz
7 vidéos
Historical background9 min
A mathematical abstraction of reality20 min
Cellular Automata Models for Traffic13 min
Complex systems20 min
Lattice-gas models9 min
Microdynamics of LGA17 min
2 lectures
Course slides10 min
Notes on the Parity Rule10 min
2 exercices pour s'entraîner
Cellular Automata30 min
Project - The Parity Rule30 min
Avis
Meilleurs avis pour SIMULATION AND MODELING OF NATURAL PROCESSES
par SM2 sept. 2020
I really enjoyed this course. This course has motivated me to learn more computational tools to apply in any field of sciences. It was thoroughly designed and challenging.
par OT30 juil. 2020
The course was really interesting and enlightening. The course gave me further understanding of important concepts I had been exposed to as well as new concepts.
par AA11 mars 2018
The first 6 weeks of the course very well done. Unfortunately, the last two weeks were not of the same quality as the remaining parts of the course.
par RM20 avr. 2019
Week 5 and 6 where harder to follow and the projects where more complicated to understand (even though it shows that effort were put into them)
Foire Aux Questions
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À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
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D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
