Molecular dynamics algorithms: numerical and mathematical analysis | Vidéo | Carmin.tv

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Molecular dynamics algorithms: numerical and mathematical analysis

De Tony Lelièvre

Apparaît dans la collection : On Future Synergies for Stochastic and Learning Algorithms / Sur les synergies futures autour des algorithmes d'apprentissage et stochastiques

We will present sampling algorithms which are used in computational statistical physics to sample multimodal measures and metastable dynamics. More precisely, we will focus on free energy adaptive biasing techniques to approximate thermodynamic quantities, and accelerated dynamics methods to sample the state-to-state dynamics of a metastable trajectory. The mathematical analysis of these algorithms relies on entropy techniques, and quasi-stationary distributions.

Informations sur la vidéo

Date de captation 27/09/2021
Date de publication 18/11/2021
Institut CIRM
Licence CC BY NC ND
Langue Anglais
Audience Chercheurs
Réalisateur(s) Guillaume Hennenfent
Format MP4

Données de citation

DOI 10.24350/CIRM.V.19817503
Citer cette vidéo Lelièvre, Tony (27/09/2021). Molecular dynamics algorithms: numerical and mathematical analysis. CIRM. Audiovisual resource. DOI: 10.24350/CIRM.V.19817503
URL https://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19817503

Domaine(s)

Bibliographie

LELIEVRE, Tony et STOLTZ, Gabriel. Partial differential equations and stochastic methods in molecular dynamics. Acta Numerica, 2016, vol. 25, p. 681-880. - https://doi.org/10.1017/S0962492916000039
LELIÈVRE, Tony. Mathematical foundations of accelerated molecular dynamics methods. Handbook of Materials Modeling: Methods: Theory and Modeling, 2020, p. 773-803. - https://doi.org/10.1007/978-3-319-44677-6_27

Document(s)

https://www.cirm-math.fr/RepOrga/2389/Slides/Lelievre.pdf

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