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Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
Explore la dynamique moléculaire Car-Parrinello, une approche unifiée combinant la dynamique moléculaire et la théorie de la densité-fonctionnelle pour simuler divers systèmes, en mettant l'accent sur le contexte historique, les détails techniques et les défis dans les simulations atomistes.
Explore les simulations moléculaires, les techniques d'échantillonnage améliorées, les coordonnées des réactions et les méthodes d'échantillonnage d'événements rares dans des systèmes complexes.
Explore les tendances et les défis de la modélisation de systèmes moléculaires complexes à l'aide d'approches hiérarchiques à plusieurs échelles, couvrant les échelles de durée, les simulations atomistes et les techniques d'appariement des forces.
