Le cours couvre l'algèbre linéaire dense/creuse, les méthodes variationnelles en mécanique quantique et les techniques Monte Carlo. Les étudiants implémentent des algorithmes pour des problèmes physiques complexes. Allie théorie et exercices de programmation.
Introduction à la formulation de la mécanique quantique comme une intégrale de chemin. Dérivation de l'expansion de perturbation des fonctions de Green en termes de diagrammes de Feynman. Plusieurs applications seront présentées, y compris certains effets non perturbateurs.
La simulation numérique des systèmes quantiques est essentielle en physique moderne. Ce cours offre une introduction aux approches de simulation principales, combinant cours théoriques et exercices pratiques, utilisant des ordinateurs classiques et quantiques.
Ce cours présente des travaux sur la façon dont les questions scientifiques peuvent être abordées à l'aide de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique permet d'extraire des connaissances à partir de données de manière automatisée. Nous apprendrons à partir d'exemples concrets.