Modélisation de l'échelle atomique : Introduction et main-d'oeuvre
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Explore les solveurs laplaciens, couvrant des solutions approximatives, des applications, la conversion d'erreurs, et les avancées théoriques dans les méthodes de calcul.
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.
Explore la structure analytique du propulseur d'énergie fixe et son application en théorie libre, en mettant l'accent sur ses propriétés clés et ses calculs.
Explore la méthode d'échantillonnage GLE non-équilibre pour la modélisation atomistique et discute des thermostats S, du thermostat quantique, des systèmes anharmoniques et des fuites d'énergie à point zéro.
Explore les méthodes avancées d'intégrale de chemin dans la science informatique, couvrant l'échantillonnage efficace, le bruit coloré, les intégrales de haut ordre, et les thermostats quantiques.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Explore des solutions logicielles pour les sciences moléculaires, couvrant la signalisation cellulaire, la dynamique macromoléculaire et l'apprentissage automatique.
Explore l'approche de distribution quasi-stationnaire dans la modélisation de la dynamique moléculaire, couvrant la dynamique de Langevin, la métastabilité et les modèles cinétiques de Monte Carlo.
Explore l'informatique neuromorphe avec les systèmes de spin artificiel, en discutant de la nécessité de nouveaux paradigmes informatiques et du potentiel des systèmes de spin artificiels pour les applications de calcul neuromorphe.
Couvre la dynamique d'apprentissage dans les jeux d'action finis et explore divers types d'équilibres, y compris les équilibres corrélés et corrélés grossiers.
Explore le comportement des électrons dans un gaz d'électron et l'arrangement périodique des atomes dans les solides cristallins, ainsi que la densité des états dans diverses dimensions et bandes d'énergie.
Couvre la dérivation de l'équation du mouvement, de l'interpolation, de l'équation de Newton et de la conservation de l'énergie dans la modélisation des éléments finis.
Explore les algorithmes d'échantillonnage pour les systèmes restreints, en mettant l'accent sur le travail de Benedict Leimkuhler de l'Université d'Édimbourg.
