Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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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 de l'anneau polymère et la dynamique moléculaire de Centroid, en approximant les observables et les corrélations de la mécanique quantique.
Explore la mécanique classique et quantique, couvrant les observables, l'élan, Hamiltonien, et l'équation de Schrödinger, ainsi que la chimie quantique et l'expérience du chat de Schrödinger.
Couvre les champs de force classiques, les simulations de dynamique moléculaire et les propriétés supramoléculaires, y compris les interactions intramoléculaires et intermoléculaires.
Explore les opérateurs de spin en chimie quantique, en se concentrant sur leurs propriétés et les règles de commutation avec les opérateurs d'impulsion angulaire orbitale.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
Explore l'amélioration des prédictions d'apprentissage automatique en raffinant les mesures d'erreur et en appliquant des contraintes pour améliorer la précision des prédictions de densité électronique.
Couvre l'environnement informatique pour les exercices de dynamique moléculaire et de Monte Carlo, en mettant l'accent sur la compréhension théorique plutôt que sur les compétences de codage.
