Explore la mécanique classique et quantique, couvrant les observables, l'élan, Hamiltonien, et l'équation de Schrödinger, ainsi que la chimie quantique et l'expérience du chat de Schrödinger.
Explore l'amélioration des prédictions d'apprentissage automatique en raffinant les mesures d'erreur et en appliquant des contraintes pour améliorer la précision des prédictions de densité électronique.
Résume les approximations de gradient généralisées, les méta-GGA, les fonctions hybrides, la dynamique moléculaire des premiers principes, les simulations QM / MM et les caractéristiques importantes des calculs de chimie quantique.
Présente le cadre OSSCAR pour des simulations de mécanique quantique interactives, montrant les cas d'utilisation actuels et des exemples spécifiques comme les simulations Monte Carlo et la diffusion 2D.
