Couvre la dynamique Langevin, l'équation Fokker-Planck, la résolution de l'équation Langevin, et l'efficacité de l'échantillonnage Langevin dans la dynamique moléculaire.
Couvre la théorie et les aspects pratiques des simulations de Monte Carlo en dynamique moléculaire, y compris les moyennes d'ensemble et l'algorithme Metropolis.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
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 théorie du traitement du signal numérique, y compris l'échantillonnage, les méthodes de transformation, la numérisation et les contrôleurs PID.
