Explore les mouvements de Monte Carlo en simulation, y compris les mouvements d'essai et les mouvements biaisés, en comparant Monte Carlo avec la dynamique moléculaire.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore les défis à relever pour identifier les matériaux métastables utiles et discute de concepts comme les prédictions de structure, les probabilités d'ensemble et les algorithmes de cartographie.
Couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et discute des conditions de convergence, du choix de la matrice de transition et de l'évolution de la distribution cible.
Explore l'échantillonnage de la dynamique moléculaire, les lois de conservation, les fluctuations d'énergie et divers thermostats utilisés pour les simulations.
Explore l'échantillonnage de l'ensemble canonique, les fluctuations de température, le contrôle lagrangien étendu et la dynamique moléculaire de la température.
Explore l'autocorrélation, la périodicité et les corrélations fallacieuses dans les données de séries chronologiques, en soulignant l'importance de comprendre les processus sous-jacents et de mettre en garde contre les erreurs d'interprétation.
