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Séance de cours

Environnements chimiques : Représentations et corrélations

Dans cours

PHYS-754: Lecture series on scientific machine learning

This lecture presents ongoing work on how scientific questions can be tackled using machine learning. Machine learning enables extracting knowledge from data computationally and in an automatized way. We will learn on examples how this is influencing the v ...

Description

Cette séance de cours couvre la représentation des environnements chimiques à l'aide du noyau Smooth Overlap of Atomic Positions (SOAP), qui compare les densités atomiques en fonction des positions relatives des voisins. Il traite également des corrélations de densité symétriques et de l'utilisation des produits tensor pour encoder l'information. La séance de cours se penche sur les symétries des environnements atomiques, le rôle des harmoniques sphériques et le calcul des caractéristiques invariantes. En outre, il explore les applications d'apprentissage automatique à l'échelle atomique, en se concentrant sur les tenseurs et les polarisabilités moléculaires.

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Enseignant·e·s (10)

Anne-Clémence Corminboeuf

David Richard Harvey

Alexander Mathis

Alexander studied pure mathematics with a minor in logic and theory of science at the Ludwig Maximilians University in Munich. For his PhD also at LMU, he worked on optimal coding approaches to elucidate the properties of grid cells. As a postdoctoral fellow with Prof. Venkatesh N. Murthy at Harvard University and Prof. Matthias Bethge at Tuebingen AI, he decided to study olfactory behaviors such as odor-guided navigation, social behaviors and the cocktail party problem in mice. During this time, he increasingly got interested sensorimotor behaviors beyond olfaction and started working on proprioception, motor adaption, as well as computer vision tools for measuring animal behavior. In his group, he is interested in elucidating how the brain gives rise to adaptive behavior. One of the major goals is to synthesize large datasets into computationally useful information. For those purposes, he develops algorithms and systems to analyze animal behavior (e.g. DeepLabCut), neural data, as well as creates experimentally testable computational models.

Philippe Schwaller

Matthieu Wyart

Giuseppe Carleo

Giuseppe Carleo is a computational quantum physicist, whose main focus is the development of advanced numerical algorithms tostudy challenging problems involving strongly interacting quantum systems.He is best known for the introduction of machine learning techniques to study both equilibrium and dynamical properties,based on a neural-network representations of quantum states, as well for the time-dependent variational Monte Carlo method.He earned a Ph.D. in Condensed Matter Theory from the International School for Advanced Studies (SISSA) in Italy in 2011.He held postdoctoral positions at the Institut d’Optique in France and ETH Zurich in Switzerland, where he alsoserved as a lecturer in computational quantum physics.In 2018, he joined the Flatiron Institute in New York City in 2018 at the Center for Computational Quantum Physics (CCQ), working as a Research Scientist and project leader, and also leading the development of the open-source project NetKet.Since September 2020 he is an assistant professor at EPFL, in Switzerland, leading the Computational Quantum Science Laboratory (CQSL).

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Concepts associés (32)

Tenseur

En mathématiques, plus précisément en algèbre multilinéaire et en géométrie différentielle, un tenseur est un objet très général, dont la valeur s'exprime dans un espace vectoriel. On peut l'utiliser entre autres pour représenter des applications multilinéaires ou des multivecteurs.

Produit tensoriel

En mathématiques, le produit tensoriel est un moyen commode de coder les objets multilinéaires. Il est utilisé en algèbre, en géométrie différentielle, en géométrie riemannienne, en analyse fonctionnelle et en physique (mécanique des solides, relativité générale et mécanique quantique). Théorème et définition. Soient et deux espaces vectoriels sur un corps commutatif .

Tenseur (mathématiques)

Les tenseurs sont des objets mathématiques issus de l'algèbre multilinéaire permettant de généraliser les scalaires et les vecteurs. On les rencontre notamment en analyse vectorielle et en géométrie différentielle fréquemment utilisés au sein de champs de tenseurs. Ils sont aussi utilisés en mécanique des milieux continus. Le présent article ne se consacre qu'aux tenseurs dans des espaces vectoriels de dimension finie, bien que des généralisations en dimension infinie et même pour des modules existent.

Contraction tensorielle

En algèbre multilinéaire, la contraction est un procédé de calcul sur les tenseurs faisant intervenir la dualité. En coordonnées elle se représente de façon très simple en utilisant les notations d'Einstein et consiste à faire une somme sur un indice muet. Il est possible de contracter un tenseur unique de rang p en un tenseur de rang p-2, par exemple en calculant la trace d'une matrice. Il est possible également de contracter deux tenseurs, ce qui généralise la notion de produit matriciel.

Tenseur symétrique

Un tenseur d'ordre 2 est dit symétrique si la forme bilinéaire associée est symétrique. Un tenseur d'ordre 2 étant défini par rapport à un certain espace vectoriel, on peut y choisir des vecteurs de base et le tenseur est alors représenté par une matrice de composantes . Une définition équivalente à la précédente consiste à dire que la matrice est symétrique, c'est-à-dire que : pour tout couple d'indices i et j, car cette propriété reste inchangée si l'on change de base.

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Séances de cours associées (36)

Vector Transformation et Tension

Explore la transformation des vecteurs et des tenseurs, y compris les rotations et les représentations en physique quantique.

Tenseurs sphériques et théorème de Wigner-Eckart

Couvre la transformation des vecteurs et des tenseurs en physique quantique.

Éléments de groupes de Lie et d'algèbres

Explore la transformation des vecteurs et des tenseurs en physique quantique, en mettant l'accent sur les groupes de Lie et les algèbres.

Représentations de SU(2) : Symmétries et transformations

Couvre les représentations de SU(2) et leurs transformations en mécanique quantique.

Tenseurs et transformations de Lorentz

Couvre les tenseurs, les transformations de Lorentz et l'électrodynamique en notation relativiste.

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Concepts associés (32)

Tenseur

Produit tensoriel

Tenseur (mathématiques)

Contraction tensorielle

Tenseur symétrique

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