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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Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
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.
Couvre les méthodes Quantum Monte Carlo pour les systèmes fortement corrélés, y compris les propriétés de l'hélium, les diagrammes de phase, les intégrales du chemin temporel imaginaire et les applications des forces Quantum Monte Carlo.