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Distribution Quasi-Stationnaire : Modélisation de la dynamique moléculaire

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Séances de cours associées (33)

Événements activés : Simulations moléculaires

Explore les simulations moléculaires, les techniques d'échantillonnage améliorées, les coordonnées des réactions et les méthodes d'échantillonnage d'événements rares dans des systèmes complexes.

Monte Carlo Simulation : Lennard-Jones Liquide

Explore la simulation Monte Carlo d'un liquide Lennard-Jones et l'importance de l'échantillonnage par échantillonnage corrélé.

Algorithmes d'échantillonnage pour les systèmes encastrés

Explore les algorithmes d'échantillonnage pour les systèmes restreints, en mettant l'accent sur le travail de Benedict Leimkuhler de l'Université d'Édimbourg.

Intégration Monte-Carlo : Rapprochement et variance MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore l'intégration Monte-Carlo pour approximer les attentes et les variances à l'aide d'échantillonnage aléatoire et discute des composants d'erreur dans les modèles de choix conditionnel.

Turbulence : Simulation numérique de flux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.

Probabilités et processus stochastiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Dynamique Moléculaire et Monte Carlo: Environnement Computationnel Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Markov Chain Monte Carlo Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour l'échantillonnage.

Markov Chain Monte Carlo: Échantillonnage et convergence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore Markov Chain Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension et l'optimisation des fonctions à l'aide de l'algorithme Metropolis-Hastings.

Coloriage graphique: théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.

Chaîne de Markov Monte Carlo: Échantillonnage par refus Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'échantillonnage de rejet pour générer des valeurs d'échantillon à partir d'une distribution cible, ainsi que l'inférence bayésienne à l'aide de MCMC.

Calcul, vérification et validation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la vérification et la validation dans les simulations CFD, en se concentrant sur l'extrapolation de Richardson et la vérification de l'exactitude.

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