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Explore les compromis entre les données et le temps dans les problèmes de calcul, en mettant l'accent sur les rendements décroissants et les compromis continus.
Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Commémore 50 ans de CECAM et le Prix Berni J. Alder CECAM, qui couvre des jalons dans les méthodes de calcul, la mécanique quantique, le mouvement de glissement, et plus encore.
Explore les méthodes de calcul pour prédire les mécanismes thérapeutiques de la COVID-19 par la réépuration des médicaments et l'apprentissage automatique.
Explore les tendances et les défis de la modélisation de systèmes moléculaires complexes à l'aide d'approches hiérarchiques à plusieurs échelles, couvrant les échelles de durée, les simulations atomistes et les techniques d'appariement des forces.
Déplacez-vous dans la quantification de l'incertitude dans la dynamique moléculaire, en mettant l'accent sur les matériaux aérospatiaux, les décisions de modélisation et la dynamique à grain grossier.
Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Couvre les méthodes de calcul se concentrant sur les chemins et les chaînes de caractères, y compris des exemples de concaténation, d'éléments régex et d'opérations de chaînes de caractères.
