Molecular Dynamics: Probability and Uncertainty (Oxford Graduate Texts)
Idioma: inglés
Editorial: Oxford University Press, 2025
- Tapa dura
- Nuevo

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- Título
- Molecular Dynamics: Probability and Uncertainty (Oxford Graduate Texts)
- Autor
- Coveney, Peter V.; Wan, Shunzhou
- Editorial
- Oxford University Press
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- 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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