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Séance de cours

Modélisation de l'échelle atomique : principes fondamentaux

Dans cours

MSE-305: Introduction to atomic-scale modeling

This course provides an introduction to the modeling of matter at the atomic scale, using interactive Jupyter notebooks to see several of the core concepts of materials science in action. ...

Description

Cette séance de cours fournit une introduction à la modélisation à l'échelle atomique, en mettant l'accent sur la perspective computationnelle pour transformer les équations en prédictions. Il couvre les concepts fondamentaux de la science des matériaux et guide les étudiants à faire des prédictions pour les matériaux simples. En outre, la séance de cours vise à améliorer les compétences de programmation en Python à travers des exemples pertinents au domaine, y compris des exercices pratiques Jupiter avec des widgets interactifs et de petits exercices de programmation.

Enseignant·e

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.

Source officielle

Concepts associés (10)

Python (langage)

Python (prononcé ) est un langage de programmation interprété, multiparadigme et multiplateformes. Il favorise la programmation impérative structurée, fonctionnelle et orientée objet. Il est doté d'un typage dynamique fort, d'une gestion automatique de la mémoire par ramasse-miettes et d'un système de gestion d'exceptions ; il est ainsi similaire à Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk et Tcl.

Python syntax and semantics

The syntax of the Python programming language is the set of rules that defines how a Python program will be written and interpreted (by both the runtime system and by human readers). The Python language has many similarities to Perl, C, and Java. However, there are some definite differences between the languages. It supports multiple programming paradigms, including structured, object-oriented programming, and functional programming, and boasts a dynamic type system and automatic memory management.

History of Python

Python (programming language) The programming language Python was conceived in the late 1980s, and its implementation was started in December 1989 by Guido van Rossum at CWI in the Netherlands as a successor to ABC capable of exception handling and interfacing with the Amoeba operating system. Van Rossum is Python's principal author, and his continuing central role in deciding the direction of Python is reflected in the title given to him by the Python community, Benevolent Dictator for Life (BDFL).

Orange (logiciel)

Orange is an open-source data visualization, machine learning and data mining toolkit. It features a visual programming front-end for explorative qualitative data analysis and interactive data visualization. Orange is a component-based visual programming software package for data visualization, machine learning, data mining, and data analysis. Orange components are called widgets. They range from simple data visualization, subset selection, and preprocessing to empirical evaluation of learning algorithms and predictive modeling.

Modélisation de protéines par homologie

thumb|Modélisation de protéines par homologie La modélisation de protéines par homologie, également connue sous le nom de modélisation comparative des protéines, se réfère à la construction d’un modèle d’une protéine « cible », dont la résolution est de niveau atomique, à partir de sa séquence d’acides aminés et d'une structure expérimentale tridimensionnelle d’une protéine homologue connexe (le « modèle »).

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Bases de programmation : Dictionnaires et classes

Présente les bases de la programmation en mettant l'accent sur les dictionnaires et les cours en Python.

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Examine la modélisation du problème des 100 prisonniers et compare les approches naïves et optimales.

Régression : Modèles linéaires

Introduit une régression linéaire, des modèles linéaires généralisés et des modèles à effet mixte pour l'analyse de régression.

Gestion du bois en Suisse

Explore la gestion du bois en Suisse, en analysant son utilisation à des fins de construction et d'énergie dans différents scénarios.

Analyse dimensionnelle des explosions

Explore l'analyse dimensionnelle de grandes explosions à l'aide d'images enregistrées pour prédire les résultats en fonction des paramètres connus.

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