Couvre la théorie et les aspects pratiques des simulations de Monte Carlo en dynamique moléculaire, y compris les moyennes d'ensemble et l'algorithme Metropolis.
Explore l'échantillonnage de la dynamique moléculaire, les lois de conservation, les fluctuations d'énergie et divers thermostats utilisés pour les simulations.
Explore l'échantillonnage de l'ensemble canonique, les fluctuations de température, le contrôle lagrangien étendu et la dynamique moléculaire de la température.
Couvre la transition de la mécanique quantique à la mécanique classique, la mécanique statistique, les simulations Monte Carlo et les simulations de dynamique moléculaire.
Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Explore les méthodes intégrales de chemin, les fonctions de partition, la factorisation de Trotter, l'isomorphisme quantique-classique et la généralisation multidimensionnelle en mécanique statistique.
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.
Explore des concepts de physique statistique comme les micro-états d'équipement, l'entropie et les ensembles canoniques, avec des applications en mécanique quantique et en physique des semi-conducteurs.
Explore les ensembles microcanoniques et canoniques, les contributions historiques, les macroétats, les microétats et les arrangements de particules en thermodynamique statistique.
