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Métodos numéricos, estatísticos e de aprendizagem de máquina

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Nesta postagem vou tentar agrupar algumas boas referências sobre áreas de métodos numéricos (álgebra linear, primeiro bloco abaixo), estatística (segundo bloco) e aprendizado de máquina (machine learning, ML – terceiro bloco – apenas métodos matemáticos estão aqui incluídos. Veja aqui para ML aplicado métodos físicos ou a moléculas.):

  • Uma das referências fundamentias sobre métodos numéricos é o livro Matrix Computations de Golub e van Loan. Temos uma cópia no lab, e tenho a última (4a) versão se alguém tiver interesse;
  • Uma boa referência sobre métodos numéricos de otimização e a álgebra linear associada é o livro Practical Optimization;
  • Boa revisão e tutorial sobre Algebra linear em Python;
  • Singular-value decomposition (SVD). Método similar a análise espectral (autovetores), de crescente importância para redução de dimensionalidade e interpretação de dados multi-dimensionais. Por exemplo, é aplicado para justificar métodos de renormalização de grupo (como DMRG);
  • Texto pedagógico sobre transformada de Legendre, muito usada para expressão de quantidades termodinâmicas e relações em mecânica estatística.
  • Introdução didática sobre o procedimento de bootsrap usado para estimar erros padrão e intervalos de confiança; Críticas sobre esta metodologia.
  • Web-site com tutoriais, dicionários e explicações sobre diversos conceitos de estatística;
  • Inferência Bayesiana é de grande importância em biofísica, para comparação de dados simulados e experimentais;

Program

Full program with the list of instructors and speakers. Also access the course material (tutorials, exercises, examples, etc).

Day 1 – Thursday, 21/nov. Start at 9:00 AM:

1. Basic functionality of pDynamo – Martin Field (IBS, France)

2. Constructing molecular models for simulation – Troy Wymore (ORNL, USA)

Practical session 1

3. Simulating macromolecules with classical force fields – Guilherme M. Arantes (USP, Brazil)

4. Overview of the graphical interface (GTK) – Fernando Bachega (USP, Brazil)

Practical session 2

Day 2 – Friday, 22/nov. Start at 9:00 AM:

5. Studying reactions with hybrid QC/MM potentials – Martin Field (IBS, France)

6. Simulating enzyme reactions with pDynamo – Troy Wymore (ORNL, USA)

Practical session 3

Poster session 1

7. Advanced topics and other codes:

a) From the physics of trajectories to simulation methods for slow events at multiple scales – Daniel Zuckerman (Pittsburgh, USA)

b) The pDynamo/ORCA interface – Ramon Crehuet  (IQAC, Spain) and Marius Retegan (MPI-CEC, Germany)

Practical session 4

 Day 3 – Saturday, 23/nov. Start at 10:00 AM:

Open practical session and general discussion

Poster session 2

Start 13:30: Scientific research symposium – Molecular Simulation:

Ramon Crehuet (IQAC, Spain) Calculating free energies along collective coordinates with QM/MM methods
Luis Rego (UFSC, Brazil) A computational method to study electron and energy transfer in supramolecular systems
Marius Retegan (MPI-CEC, Germany) QM/MM approaches for spectroscopic properties of biomolecules
Gerd Rocha (UFPB, Brazil) Quantum chemistry methods applied to model biomolecules
Daniel Zuckerman (Pittsburgh, USA) Tunable, mixed-resolution modeling with Library-based Monte Carlo

 
 

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