Couvre les bases des simulations de dynamique moléculaire, des propriétés d'ensemble, des formulations de mécanique classique, de l'intégration numérique, de la conservation de l'énergie et des algorithmes de contrainte.
Explore les points d'équilibre et la stabilité dans les systèmes mécaniques, en analysant comment les systèmes reviennent ou s'éloignent de leurs positions après des perturbations.
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 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.
Couvre les méthodes de calcul des systèmes moléculaires à température finie, en mettant l'accent sur l'échantillonnage stochastique et les simulations d'évolution du temps.
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.
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.
