Explore l'application de modèles générateurs profonds dans la découverte de médicaments, en mettant l'accent sur la conception de petites molécules et l'optimisation des structures moléculaires.
Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Explore des solutions de base pour l'équation de Schrdinger dépendante du temps avec un hamiltonien dépendant du temps, y compris des cas spéciaux comme les paquets d'ondes gaussiennes.
Explore les algorithmes d'échantillonnage pour les systèmes restreints, en mettant l'accent sur le travail de Benedict Leimkuhler de l'Université d'Édimbourg.
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.
Explore la conception moléculaire computationnelle, en mettant l'accent sur la théorie mathématique, l'informatique haute performance et les expériences In Vivo, en mettant l'accent sur la chimie quantique et la dynamique des électrons.
Couvre les champs de force classiques, les simulations de dynamique moléculaire et les propriétés supramoléculaires, y compris les interactions intramoléculaires et intermoléculaires.
Explore les simulations de la dynamique moléculaire pour étudier les matériaux de ciment et les processus de diffusion, couvrant les algorithmes, les champs de force, l'analyse des données et les ressources recommandées.
Explore l'évolution des simulations biomoléculaires, en mettant l'accent sur des modèles précis, l'augmentation de l'échantillonnage et le rôle transformateur des simulations dans la prédiction des résultats expérimentaux.
Explore le design moléculaire computationnel, mettant l'accent sur la théorie mathématique, l'informatique haute performance et les expériences In Vivo.
Couvre la théorie et les applications pratiques des simulations de pliage de protéines en utilisant la dynamique moléculaire, en se concentrant sur les effets des solvants et l'analyse de la dynamique de pliage.
Déplacez-vous dans la quantification de l'incertitude dans la dynamique moléculaire, en mettant l'accent sur les matériaux aérospatiaux, les décisions de modélisation et la dynamique à grain grossier.
Explore l'approche de distribution quasi-stationnaire dans la modélisation de la dynamique moléculaire, couvrant la dynamique de Langevin, la métastabilité et les modèles cinétiques de Monte Carlo.
Couvre la simulation de la dynamique moléculaire de l'argon liquide à l'aide du potentiel de Lennard-Jones et se concentre sur l'équilibre et la distribution des vitesses à l'équilibre.
