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 la théorie et les aspects pratiques des simulations de Monte Carlo en dynamique moléculaire, y compris les moyennes d'ensemble et l'algorithme 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.
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 l'échantillonnage de la dynamique moléculaire, les lois de conservation, les fluctuations d'énergie et divers thermostats utilisés pour les simulations.
Explore les ensembles microcanoniques et canoniques, les contributions historiques, les macroétats, les microétats et les arrangements de particules en thermodynamique statistique.
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.
Couvre la théorie du traitement du signal numérique, y compris l'échantillonnage, les méthodes de transformation, la numérisation et les contrôleurs PID.
