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Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
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.
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.
Explore l'échantillonnage de la dynamique moléculaire, les lois de conservation, les fluctuations d'énergie et divers thermostats utilisés pour les simulations.
