Réplica computation et machine learning

Cette séance de cours couvre la méthode de calcul de réplique pour trouver l'énergie de l'état fondamental d'un système, ainsi qu'un algorithme qui met à jour les configurations pour minimiser l'énergie. L'instructeur explique les équations auto-cohérentes, l'évolution de l'état des configurations et la connexion avec les concepts d'apprentissage automatique, tels que les fonctions d'ajustement avec des paramètres accordables. La séance de cours souligne l'importance de comprendre l'évolution temporelle de l'algorithme et l'évolution de l'état dans le suivi des changements de configuration. La prédiction de réplique et les résultats de l'algorithme sont comparés, montrant comment l'algorithme converge vers l'énergie de l'état fondamental.