Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Explore les équations généralisées de Langevin et leurs implications computationnelles dans les simulations de dynamique moléculaire, en mettant l'accent sur l'impact des détails sonores sur les trajectoires des particules.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
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 la dynamique Langevin, l'équation Fokker-Planck, la résolution de l'équation Langevin, et l'efficacité de l'échantillonnage Langevin dans la dynamique moléculaire.
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.
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'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 méthodes avancées d'intégrale de chemin dans la science informatique, couvrant l'échantillonnage efficace, le bruit coloré, les intégrales de haut ordre, et les thermostats quantiques.
Explore Markov Chain Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension et l'optimisation des fonctions à l'aide de l'algorithme Metropolis-Hastings.
