Explore l'échantillonnage de l'ensemble canonique, des fluctuations de température, de la distribution lagrangienne étendue et de Maxwell-Boltzmann dans les simulations de dynamique moléculaire.
Couvre le calcul des observables au moyen de distributions de probabilités et l'importance d'un échantillonnage efficace de l'importance dans les simulations.
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 l'échantillonnage de l'ensemble canonique, les fluctuations de température, le contrôle lagrangien étendu et la dynamique moléculaire de la température.
Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et discute des conditions de convergence, du choix de la matrice de transition et de l'évolution de la distribution cible.
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 techniques de Monte Carlo pour l'échantillonnage et la simulation, couvrant l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergonomie, l'équilibrage et l'acceptation de Metropolis.
Couvre la transition de la mécanique quantique à la mécanique classique, la mécanique statistique, les simulations Monte Carlo et les simulations de dynamique moléculaire.
