Séance de cours
Simulation informatique : les premiers jours et la méthode Monte Carlo
Séances de cours associées (49)
Bases de la dynamique moléculaire
Couvre les fondamentaux de la dynamique moléculaire, y compris l'hypothèse ergodique, les champs de force et les conditions limites périodiques.
Markov Chain Monte Carlo
Explore la méthode Markov Chain Monte Carlo, couvrant les chaînes ergodiques, les distributions stationnaires et l'algorithme Metropolis.
Échantillonnage de l'Ensemble Canonique
Explore l'échantillonnage de l'ensemble canonique, les fluctuations de température, le contrôle lagrangien étendu et la dynamique moléculaire de la température.
Le mouvement brownien : la nature moléculaire révélée
Explore l'histoire, les modèles mathématiques et les techniques expérimentales du mouvement brownien, révélant sa nature moléculaire et son importance en biologie cellulaire.
Simulation stochastique : chaînes de Markov et matrices de transition
Explore les chaînes de Markov, les matrices de transition et les statistiques bayésiennes en simulation stochastique.
Monte Carlo Simulation : Lennard-Jones Liquide
Couvre la simulation Monte Carlo d'un liquide Lennard-Jones.
Échantillonnage GLE non équilibréMOOC: Path Integral Methods in Atomistic Modelling
Explore la méthode d'échantillonnage GLE non-équilibre pour la modélisation atomistique et discute des thermostats S, du thermostat quantique, des systèmes anharmoniques et des fuites d'énergie à point zéro.
Équations langevines généraliséesMOOC: Path Integral Methods in Atomistic Modelling
Explore les équations généralisées de Langevin et leurs implications computationnelles dans les simulations de dynamique moléculaire, en mettant l'accent sur l'impact des détails sonores sur les trajectoires des particules.
Physique computationnelle : La contribution d'une femme à la dynamique moléculaire
Déplacez-vous dans le rôle central de Mary Ann Mansigh Karlsen dans la physique computationnelle et son impact durable sur le terrain.