Molecular Dynamics: Probability and Uncertainty (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Oxford University Press, Oxford, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
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Hardcover. Embark on a fascinating exploration of molecular dynamics, which combines the authors' new probabilistic interpretation with cutting-edge simulations, some of which are performed on the largest supercomputers on our planet. From fundamental principles to innovative applications, this book covers the rich tapestry of molecular dynamics and its intersections with biological and medical sciences, materials science and engineering, and artificial intelligence, alongsideuncertainty quantification. This enables the authors to highlight the critical role of molecular dynamics in delivering actionable outcomes for drug discovery, materials design and beyond.Beginning with a solid introduction to the intricate world of molecular dynamics, the book goes on to describe its modern probabilistic formulation. It investigates ensemble-based molecular dynamics simulations and free energies, uncovering both the way that ensemble techniques revolutionize simulation methodologies and how they empower researchers to generate new insights. Further, the book explores the exciting realm of simulations for advanced materials and discussesverification, validation and uncertainty quantification, illuminating the synergies between molecular dynamics and artificial intelligence and their potential for transformative breakthroughs.Whether you are a seasoned researcher seeking to expand your knowledge or a curious student eager to investigate the complexities of molecular dynamics, this book serves as an indispensable resource, challenging conventional approaches, offering fresh perspectives and unlocking new insights into real-world problems in this captivating field. Dive into the captivating realm of molecular dynamics with this comprehensive guide, offering a unique blend of classic techniques and cutting-edge probabilistic formulations. In this insightful journey, we explore the fundamental principles, advanced applications, and emerging frontiers shaping the field today. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9780198893417
- Título
- Molecular Dynamics: Probability and Uncertainty (Hardcover)
- Autor
- Peter V. Coveney
- Editorial
- Oxford University Press, Oxford
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0198893418
- ISBN 13
- 9780198893417
Beginning with a solid introduction to the intricate world of molecular dynamics, the book goes on to describe its modern probabilistic formulation. It investigates ensemble-based molecular dynamics simulations and free energies, uncovering both the way that ensemble techniques revolutionize simulation methodologies and how they empower researchers to generate new insights. Further, the book explores the exciting realm of simulations for advanced materials and discusses verification, validation and uncertainty quantification, illuminating the synergies between molecular dynamics and artificial intelligence and their potential for transformative breakthroughs.
Whether you are a seasoned researcher seeking to expand your knowledge or a curious student eager to investigate the complexities of molecular dynamics, this book serves as an indispensable resource, challenging conventional approaches, offering fresh perspectives and unlocking new insights into real-world problems in this captivating field.
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Acerca del autor
Dr Shunzhou Wan is a research fellow in the Centre for Computational Science (CCS) at University College London (UCL). He completed his PhD in Physics at the University of Science and Technology of China (USTC). After his PhD, he worked as a post-doctoral researcher in Martin Karplus's group at Université Louis Pasteur, Strasbourg, France. His research focusses on molecular dynamics simulations and free energy calculations. His recent work involves developing ensemble-based protocols for rapid and accurate free energy calculations, advancing scientific methods for drug discovery through computer simulations integrated with machine learning techniques, and exploring uncertainty quantification in molecular dynamics simulations.
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