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.
Explore les défis à relever pour identifier les matériaux métastables utiles et discute de concepts comme les prédictions de structure, les probabilités d'ensemble et les algorithmes de cartographie.
Explore des concepts de physique statistique comme les micro-états d'équipement, l'entropie et les ensembles canoniques, avec des applications en mécanique quantique et en physique des semi-conducteurs.
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.
Couvre les méthodes Monte Carlo, la réduction de la variance et le contrôle optimal stochastique, explorant les techniques de simulation, l'efficacité et la dynamique d'investissement.
Explore le lien entre la fonction de corrélation des paires et les observables physiques, fournissant un aperçu des interactions des particules dans les liquides.
Couvre le cours de simulations stochastiques, le modèle de file d'attente G/G/1, la finance computationnelle, les statistiques, la physique et l'inférence bayésienne.
Fournit une vue d'ensemble des détecteurs thermiques, en se concentrant sur leur modèle général, leur sensibilité, leur bande passante et leurs applications pratiques dans divers domaines.