Computational and data-driven physics

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Actualités : Séminaire de Recherche ICFP
du 14 au 18 novembre 2022 :

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Contact - Secrétariat de l’enseignement :
Tél : 01 44 32 35 60
enseignement@phys.ens.fr

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Enseignants : Remi Monasson (CNRS ENS), Alberto Rosso (ENS PSud).

Chargé de TD :

Nombre d’ECTS  : 6

Langue d’enseignement  : Anglais

Modalité d’évaluation : Written exam on the theoretical part of the course + homeworks on the practical (computational and statistical inference) aspects.

Prérequis :Basic level in classical and quantum statistical physics. The program language that we use is Python 3. No previous experience in programming is required.

Description : Modern physics is characterized by an increasing complexity of systems under investigation, in domains as diverse as condensed matter, astrophysics, biophysics, etc. Establishing adequate models to describe these systems and being able to make quantitative predictions from those models is extremely challenging. In this course, we will first cover many algorithms used in many-body problems and complex systems, with special emphasis on Monte Carlo methods, molecular dynamics, and optimization in complex landscapes. Second, we will provide statistical inference and machine learning tools to harness the growing availability of experimental data to design accurate models of the underlying, complex, strongly non-homogeneous and interacting systems.
Each theoretical lecture will be followed by a tutorial illustrating the concepts with practical applications borrowed from various domains of physics. We will focus on methods and algorithms and physics, not on programming and heavy numerics !

Prerequisits : Basic level in classical and quantum statistical physics. The program language that we use is Python 3. No previous experience in programming is required.

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