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Explore les applications d'apprentissage automatique dans les simulations atomistes, en mettant l'accent sur la modélisation de l'eau, les potentiels de réseaux neuronaux et la reconnaissance des structures.
Couvre la théorie de la percolation, les polymères absorbés, les molécules géantes, la transition de phase, les hypothèses déchelle et le comportement universel dans les modèles de percolation.
Introduit des variables de renormalisation et d'échelle de spin de bloc dans le modèle Ising, en se concentrant sur les points fixes RG et les exposants critiques.
Explore les points fixes et les couplages dans le programme de renormalisation, révélant comment les phénomènes complexes de faible énergie découlent de la dynamique simple.
Explore les fonctions de distribution dans la théorie des électrons, en comparant les statistiques de Maxwell-Boltzmann et Fermi-Dirac pour les transitions énergétiques.
