Offre des informations sur la physique statistique de l'apprentissage, explorant la relation entre la structure du réseau neuronal et les systèmes désordonnés.
Explore le groupe de renormalisation dans la théorie des champs, discutant des fonctions de mise à l'échelle, des exposants critiques et des points fixes gaussiens.
Explore le modèle p-spin dans la théorie du verre de spin et la convergence au modèle d'énergie aléatoire en utilisant les intégrales gaussiennes et la méthode de réplique.
Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Explore les statistiques quantiques dans les ensembles canoniques et les grands ensembles canoniques, en discutant de la distinction, des micro-états et du principe d'exclusion Pauli.
Explore le modèle d'émission aléatoire du champ sur des graphiques aléatoires, en discutant des mises à jour de la propagation des croyances et de la dynamique des populations.
Explique la théorie des champs de réplica dans RFIM, en mettant l'accent sur les méthodes Cavity et Replica et la dominance exponentielle de certaines valeurs.
Introduit l'apprentissage automatique scientifique, en mettant l'accent sur son application dans divers domaines scientifiques et sur le lien entre l'apprentissage automatique et la physique.
