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Explore l'importance des changements chimiques calculés dans la spectroscopie RMN et les défis de la prédiction des changements chimiques à l'aide de l'apprentissage automatique.
Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Explore la mécanique classique et quantique, couvrant les observables, l'élan, Hamiltonien, et l'équation de Schrödinger, ainsi que la chimie quantique et l'expérience du chat de Schrödinger.
Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Explore la dynamique moléculaire de l'anneau polymère et la dynamique moléculaire de Centroid, en approximant les observables et les corrélations de la mécanique quantique.
Explore l'amélioration des prédictions d'apprentissage automatique en raffinant les mesures d'erreur et en appliquant des contraintes pour améliorer la précision des prédictions de densité électronique.
