Explore la méthode Hartree-Fock, les ensembles de base, les déterminants de Slater et les concepts de chimie quantique comme la contamination des spins et la règle de Hund.
Explore les types d'ensembles de base, la polarisation, les fonctions diffuses, les ensembles de base Pople et la convergence en chimie computationnelle.
Explore la solution de l'équation de Schrdinger pour les systèmes à plusieurs électrons en utilisant des ensembles de base et le concept de fonctions de base.
Couvre les erreurs de base, les méthodes Hartree-Fock, la corrélation électronique, l'interaction de configuration et les approches composites en chimie computationnelle.
Explore les bases dans les espaces vectoriels, y compris les combinaisons linéaires, les bases orthogonales et les transformations de base à l'aide de matrices de rotation.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore la régression linéaire probabiliste et la régression de processus gaussien, en mettant l'accent sur la sélection du noyau et l'ajustement hyperparamétrique pour des prédictions précises.
Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.
