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 bases des simulations de dynamique moléculaire, des propriétés d'ensemble, des formulations de mécanique classique, de l'intégration numérique, de la conservation de l'énergie et des algorithmes de contrainte.
Explore l'approche de distribution quasi-stationnaire dans la modélisation de la dynamique moléculaire, couvrant la dynamique de Langevin, la métastabilité et les modèles cinétiques de Monte Carlo.
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.
Explore les ensembles microcanoniques et canoniques, les contributions historiques, les macroétats, les microétats et les arrangements de particules en thermodynamique statistique.
