Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.
Explore les représentations de l'environnement chimique, les corrélations symétriques et les applications d'apprentissage automatique à l'échelle atomique.
Explore la diffusion de la lumière par une sphère en utilisant des harmoniques sphériques vectorielles et des multipôles cartésiens pour analyser le diagramme de rayonnement.
Explore le mouvement curviligne, les coordonnées cylindriques et sphériques, les accélérations et leurs applications dans l'analyse de trajectoire et les mouvements orbitaux.
