Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
Couvre la dynamique Langevin, l'équation Fokker-Planck, la résolution de l'équation Langevin, et l'efficacité de l'échantillonnage Langevin dans la dynamique moléculaire.
Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Explore la dynamique moléculaire Car-Parrinello, une approche unifiée combinant la dynamique moléculaire et la théorie de la densité-fonctionnelle pour simuler divers systèmes, en mettant l'accent sur le contexte historique, les détails techniques et les défis dans les simulations atomistes.
Introduit les équations différentielles ordinaires (ODE) et leurs applications en physique, couvrant les bases, les problèmes de valeur initiale et les ODE linéaires.
Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
Commémore 50 ans de CECAM et le Prix Berni J. Alder CECAM, qui couvre des jalons dans les méthodes de calcul, la mécanique quantique, le mouvement de glissement, et plus encore.
