Proceedings of the 34th IUPAP Conference on Computational Physics : CCP2023, August 4-8, Kobe, Japan
Idioma: inglés
Editorial: Springer Verlag, Singapore, 2026
- Tapa dura
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This volume presents the Proceedings of the 34th IUPAP Conference on Computational Physics (CCP2023), held in Kobe, Japan on August 4 8, 2023. It offers a collection of peer reviewed articles that highlight recent developments in computational and simulation research across various areas of physics.Key topics include the use of data science, quantum computing, and machine learning in physics, providing readers with useful perspectives on these emerging approaches. The articles, contributed by researchers in the field, discuss how computational methods are broadening our understanding of physical phenomena and what kinds of future collaborations may develop from ongoing work. This volume serves as a helpful resource for those interested in the current state and possible future directions of computational physics.Suitable for graduate students, researchers, scholars, and practitioners, this volume provides free and unrestricted access to its contents. Whether the readers are an experienced specialist or new to the area, the ideas and discussions presented here may support their understanding and encourage further interest in computational physics.This is an open access book.…
N° de ref. del artículo 9789819208432
- Título
- Proceedings of the 34th IUPAP Conference on Computational Physics : CCP2023, August 4-8, Kobe, Japan
- Autor
- Yuko Okamoto
- Editorial
- Springer Verlag, Singapore
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9819208432
- ISBN 13
- 9789819208432
- Peso del artículo
- 1052 gramos
- Dimensiones
- 241x160x33 mm
This volume presents the Proceedings of the 34th IUPAP Conference on Computational Physics (CCP2023), held in Kobe, Japan on August 4–8, 2023. It offers a collection of peer‑reviewed articles that highlight recent developments in computational and simulation research across various areas of physics.
Key topics include the use of data science, quantum computing, and machine learning in physics, providing readers with useful perspectives on these emerging approaches. The articles, contributed by researchers in the field, discuss how computational methods are broadening our understanding of physical phenomena and what kinds of future collaborations may develop from ongoing work. This volume serves as a helpful resource for those interested in the current state and possible future directions of computational physics.
Suitable for graduate students, researchers, scholars, and practitioners, this volume provides free and unrestricted access to its contents. Whether the readers are an experienced specialist or new to the area, the ideas and discussions presented here may support their understanding and encourage further interest in computational physics.
This is an open access book.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Yuko Okamoto is a professor emeritus at Nagoya University. He received his B.S. and M.S. in Physics from Brown University in 1979 as a Grew Foundation Scholar and his Ph.D. in Physics from Cornell University in 1984. After his postdoctoral work at Virginia Polytechnic Institute and State University, he joined Nara Women’s University in 1986 as an assistant professor and was later promoted to an associate professor, serving there until 1995. He then moved to the Institute for Molecular Science and The Graduate University for Advanced Studies, SOKENDAI, in a joint appointment as an associate professor. He then moved to Nagoya University as a professor of biophysics in 2005 and served in the position for 17 years. Since 2022, he has been a professor emeritus, an invited faculty at the Information Technology Center and a specially appointed professor at the Global Engagement Center, Nagoya University. He has also served as a senior visiting scientist at RIKEN. His research has focused on the development of enhanced sampling methods in molecular simulations, including replica-exchange molecular dynamics and other generalized-ensemble algorithms, and their applications to problems in computational physics, chemistry, and biology such as protein folding and misfolding, ligand binding, and the prediction of three-dimensional structures of molecules.
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