Séance de cours

Comprendre les transitions de phase dans les problèmes de calcul

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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 explore la relation entre les problèmes informatiques de base et les classes de spin, en explorant comment ils sont connectés et leurs implications. En examinant les transitions de phase du premier et du deuxième ordre dans les aimants et l'eau, l'instructeur illustre comment ces concepts s'appliquent aux problèmes de calcul. La discussion s'étend aux défis rencontrés dans la conception d'algorithmes, en particulier dans les scénarios où des transitions de phase de premier ordre se produisent. La séance de cours explore également le concept de métastabilité en physique et sa pertinence pour la dureté informatique, en utilisant des exemples tels que la détection par compression pour démontrer des applications pratiques. En établissant des parallèles entre les phénomènes physiques et les défis algorithmiques, la séance de cours met en évidence le potentiel de tirer parti des connaissances de la physique pour améliorer la conception des algorithmes et améliorer l'efficacité informatique.

Enseignant·e·s (10)

Michele Ceriotti

Michele Ceriotti received his Ph.D. in Physics from ETH Zürich in 2010. He spent three years in Oxford as a Junior Research Fellow at Merton College. Since 2013 he leads the laboratory for Computational Science and Modeling in the Institute of Materials at EPFL. His research revolves around the atomic-scale modelling of materials, based on the sampling of quantum and thermal fluctuations and on the use of machine learning to predict and rationalize structure-property relations. He has been awarded the IBM Research Forschungspreis in 2010, the Volker Heine Young Investigator Award in 2013, an ERC Starting Grant in 2016, and the IUPAP C10 Young Scientist Prize in 2018.

David Richard Harvey

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Ethan Daniel Tregidga, Felix Francisco Vecchi Cours Lecture series on scientific machine learning PHYS-754 Ce cours présente des travaux sur la façon dont les questions scientifiques peuvent être abordées à l'aide de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique permet d'extraire des connaissances à partir de données de manière automatisée. Nous apprendrons à partir d'exemples concrets.

Matthieu Wyart

Enseignement et PhD A dirigé les thèses EPFL de Riccardo Ravasio, Mario Geiger, Wencheng Ji, Leonardo Petrini, Umberto Maria Tomasini, Alessandro Favero Cours Systèmes complexes PHYS-343 Ce cours montre comment des concepts physiques connus (entropie, transitions de phase) et nouveaux (verres, percolation, réaction de type avalanche) peuvent être utilisés dans divers domaines (y compris l'informatique, les neurosciences, les sciences sociales).

Anne-Florence Raphaëlle Bitbol

I was trained in physics, and always had a strong interest in biology. I am broadly interested in understanding biological phenomena in a quantitative way, through physical concepts and mathematical and computational tools. I investigate the relative impacts of optimization and historical contingency in biological evolution, both at the scale of protein sequences and at the scale of microbial populations.Here is my research group website.Curriculum vitae Here is my complete CV. Professional experience:Since

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Concepts associés (15)

Transition de phase

vignette|droite|Noms exclusifs des transitions de phase en thermodynamique. En physique, une transition de phase est la transformation physique d'un système d'une phase vers une autre, induite par la variation d'un paramètre de contrôle externe (température, champ magnétique...). Une telle transition se produit lorsque ce paramètre externe atteint une valeur seuil (ou valeur « critique »). La transformation traduit généralement un changement des propriétés de symétrie du système.

Polyamorphisme

En science des matériaux, le polyamorphisme est la possibilité pour une substance d'exister sous différentes formes amorphes. C'est l'analogue du polymorphisme des matériaux cristallins. Bien que l'arrangement atomique d'un matériau amorphe ne possède pas d'ordre à grande distance certaines propriétés de différents polyamorphes, telles que la densité, peuvent être différentes.

Phase (thermodynamique)

thumb|right|Un système composé d'eau et d'huile, à l'équilibre, est composé de deux phases distinctes (biphasique). En thermodynamique, on utilise la notion de phase pour distinguer les différents états possibles d'un système. Selon le contexte et les auteurs, le mot est utilisé pour désigner plusieurs choses, parfois de natures différentes, mais étroitement liées. Si un système thermodynamique est entièrement homogène, physiquement et chimiquement, on dit qu'il constitue une seule phase.

Problème algorithmique

Un problème algorithmique est, en informatique théorique, un objet mathématique qui représente une question ou un ensemble de questions auxquelles un ordinateur devrait être en mesure de répondre. Le plus souvent, ces problèmes sont de la forme : étant donné un objet (l'instance), effectuer une certaine action ou répondre à telle question. Par exemple, le problème de la factorisation est le problème suivant : étant donné un nombre entier, trouver un facteur premier de cet entier.

Théorie de la complexité (informatique théorique)

vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.

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Séances de cours associées (53)

Coefficients de transfert de masse: liquide vs gaz

Explore les coefficients de transfert de masse dans les phases liquide et gazeuse, en mettant l'accent sur le transfert de masse convectif autour de la dissolution des bulles et de la dynamique expérimentale des systèmes granulaires.

Transitions de phase en physique et apprentissage automatique

Explore les transitions de phase en physique et les problèmes de calcul, mettant en évidence les défis rencontrés par les algorithmes et l'application des principes de physique dans la compréhension des réseaux neuronaux.

Diagramme de phase du modèle Ising

Explore le diagramme de phase du modèle Ising, en se concentrant sur l'unicité de l'état de Gibbs et les températures critiques.

Transitions en phase dans les systèmes énergétiques

Explore les transitions de phase dans les systèmes énergétiques, y compris le comportement non analytique et le modèle Ising.

Transitions de phase: principes et applications thermodynamiques

Discute des transitions de phase en thermodynamique, couvrant la stabilité, la chaleur latente et les diagrammes de phase.

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Polyamorphisme

Phase (thermodynamique)

Problème algorithmique

Théorie de la complexité (informatique théorique)

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