Optimisation combinatoire : recuit simulé

Cette séance de cours couvre le concept d'optimisation combinatoire, en se concentrant sur le recuit simulé en tant que méthode de solution. Il explique le processus de recherche d'états fondamentaux dans des systèmes frustrés et les défis de satisfaire toutes les interactions simultanément. L'instructeur discute de l'application des algorithmes de Monte Carlo et de l'importance de l'équilibre dans le système. La séance de cours se penche sur la fonction de partition, l'énergie libre et la propriété d'auto-moyenne dans les modèles de lunettes de spin. Il explore également le rôle de la frustration et de la dégénérescence dans la détermination du comportement du système, soulignant la difficulté d'identifier l'état fondamental en raison de configurations d'énergie identiques. Différents algorithmes et modèles sont présentés pour répondre à ces problèmes d'optimisation.