Couvre la distribution de Boltzmann en thermodynamique statistique, en se concentrant sur le système oscillateur harmonique et en analysant l'occupation de l'état avec des températures variables.
Couvre les méthodes de calcul des systèmes moléculaires à température finie, en mettant l'accent sur l'échantillonnage stochastique et les simulations d'évolution du temps.
Couvre la simulation MD de la miniprotéine Trp-cage, en mettant l'accent sur la modélisation implicite des solvants et l'analyse pratique des résultats de simulation.
Couvre les bases des simulations de dynamique moléculaire, des propriétés d'ensemble, des formulations de mécanique classique, de l'intégration numérique, de la conservation de l'énergie et des algorithmes de contrainte.
Couvre les bases de simulation de Monte Carlo, les moyennes statistiques, l'espace de phase, l'évaluation des intégrales et les simulations numériques.
Explore les algorithmes d'intégration numérique, les intégrales spatiales de configuration, la distribution Maxwell-Boltzmann et l'échantillonnage d'importance dans les moyennes d'ensemble.
Explore les processus aléatoires avec des probabilités données et la simulation de Monte Carlo, en mettant l'accent sur l'algorithme Metropolis et les matrices stochastiques.
Explore les mouvements de Monte Carlo en simulation, y compris les mouvements d'essai et les mouvements biaisés, en comparant Monte Carlo avec la dynamique moléculaire.
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.
Explore la conservation de l'énergie totale dans des systèmes avec une énergie potentielle indépendante du temps, démontrant sa constance et son importance dans la vérification de la précision de l'intégration numérique.
Explore les surfaces d'énergie potentielles dans les simulations de dynamique moléculaire et l'utilisation de méthodes mécaniques quantiques / moléculaires mixtes.
