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Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Explore la méthode de fonction aléatoire pour résoudre les PDE à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour approximer efficacement les fonctions à haute dimension.
Explore la configuration électronique, les exceptions à la règle aufbau et la structure du tableau périodique, y compris les perspectives historiques et les propriétés atomiques.
Explore les liaisons chimiques, l'énergie de liaison, les liaisons covalentes, l'hybridation du carbone, la liaison délocalisée et la conductivité dans les solides.
