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Méthodes numériques pour l'équation de Schrdinger

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Dans cours

CH-453: Molecular quantum dynamics

The course covers several exact, approximate, and numerical methods to solve the time-dependent molecular Schrödinger equation, and applications including calculations of molecular electronic spectra. More advanced topics include introduction to the semicl ...

Description

Cette séance de cours couvre les méthodes numériques pour résoudre l'équation de Schrdinger dépendante du temps, en commençant par la représentation des fonctions d'onde sur une grille avec n points et en discutant du changement d'idiome commun de la représentation via la transformée de Fourier. Il se penche également sur l'algorithme de l'opérateur partagé, les méthodes du second ordre et la méthode Crank-Nicolson pour approximer la solution. L'instructeur souligne l'importance d'une discrétisation précise et donne un aperçu des détails algorithmiques et des fondements mathématiques de ces techniques numériques.

Enseignant·e

Jiri Vanicek

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Liam Oliver Marsh, Yeha Lee, Davide Barbiero, Yannick Calvino Alonso, Manas Nagda A dirigé les thèses EPFL de Cesare Mollica, Ray Marcel Marin Florez, Marius Wehrle, Aurélien Patoz, Konstantin Karandashev, Tomislav Begusic, Julien Roulet, Seonghoon Choi, Roya Moghaddasi Fereidani, Zhan Tong Zhang, Eriks Kletnieks, Alan Scheidegger, Fabian Kröninger Cours Mathematical methods in chemistry CH-250 Ce cours comprend 2 parties. La 1ère partie couvre l

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Analyse (mathématiques): Analyse numérique

Concepts associés (30)

Équation de Schrödinger

L'équation de Schrödinger, conçue par le physicien autrichien Erwin Schrödinger en 1925, est une équation fondamentale en mécanique quantique. Elle décrit l'évolution dans le temps d'une particule massive non relativiste, et remplit ainsi le même rôle que la relation fondamentale de la dynamique en mécanique classique. Au début du , il était devenu clair que la lumière présentait une dualité onde-corpuscule, c'est-à-dire qu'elle pouvait se manifester, selon les circonstances, soit comme une particule, le photon, soit comme une onde électromagnétique.

Numerical methods for linear least squares

Numerical methods for linear least squares entails the numerical analysis of linear least squares problems. A general approach to the least squares problem can be described as follows. Suppose that we can find an n by m matrix S such that XS is an orthogonal projection onto the image of X. Then a solution to our minimization problem is given by simply because is exactly a sought for orthogonal projection of onto an image of X (see the picture below and note that as explained in the next section the image of X is just a subspace generated by column vectors of X).

Stabilité numérique

En analyse numérique, une branche des mathématiques, la stabilité numérique est une propriété globale d’un algorithme numérique, une qualité nécessaire pour espérer obtenir des résultats ayant du sens. Une définition rigoureuse de la stabilité dépend du contexte. Elle se réfère à la propagation des erreurs au cours des étapes du calcul, à la capacité de l’algorithme de ne pas trop amplifier d’éventuels écarts, à la précision des résultats obtenus. Le concept de stabilité ne se limite pas aux erreurs d’arrondis et à leurs conséquences.

Discrétisation

En mathématiques appliquées, la discrétisation est la transposition d'un état (fonction, modèle, variable, équation) en un équivalent . Ce procédé constitue en général une étape préliminaire à la résolution numérique d'un problème ou sa programmation sur machine. Un cas particulier est la dichotomisation où le nombre de classes discrètes est 2, où on peut approcher une variable continue en une variable binaire. La discrétisation est aussi reliée aux mathématiques discrètes, et compte parmi les composantes importantes de la programmation granulaire.

New Foundations

En logique mathématique, New Foundations (NF) est une théorie des ensembles axiomatique introduite par Willard Van Orman Quine en 1937, dans un article intitulé « New Foundations for Mathematical Logic », et qui a connu un certain nombre de variantes. Pour éviter le paradoxe de Russell, le principe de compréhension est restreint aux formules stratifiées, une restriction inspirée de la théorie des types, mais où la notion de type est implicite.

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Méthodes numériques : problèmes de valeurs limites

Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeur limite, y compris les applications avec la transformée de Fourier rapide (FFT) et les données de débruitage.

Méthodes numériques pour les problèmes de valeur limite

Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.

Méthodes stabilisées explicites : applications aux problèmes inverses bayésiens

Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.

Méthodes numériques : problèmes de valeurs limites

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Méthode Euler: Comprendre les schémas de runge-Kutta d'ordre supérieur

Explique la méthode Euler et les schémas Runge-Kutta d'ordre supérieur pour résoudre les équations différentielles.

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