Магистратура
2022/2023
Модели сложных систем
Статус:
Курс по выбору (Системный анализ и математические технологии)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент прикладной математики
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Соколик Алексей Алексеевич
Прогр. обучения:
Системный анализ и математические технологии
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина «Модели сложных систем» направлена на ознакомление студентов с основными моделями сложных систем, изучаемых в современной квантовой и статистической физике и применяемых для решения как фундаментальных, так и прикладных задач. Учебный курс охватывает основные методы первопринципного моделирования квантовых систем, классические и квантовые методы Монте-Карло, методы классического и квантового отжига для решения оптимизационных задач, теорию стекол, современные модели статистической физики малых систем, стохастической и квантовой термодинамики. Особое внимание уделено использованию искусственных нейронных сетей для моделирования квантовых и статистических систем, а также параллелям между процессами в нейронных сетях и сложных физических системах. Для изучения курса студенты должны иметь базовые знания квантовой механики и статистической физики.
Цель освоения дисциплины
- Ознакомление студентов с основными моделями сложных систем, изучаемых в современной статистической и квантовой физике
- Формирование у учащихся навыков применения полученных знаний для решения научно-исследовательских и прикладных задач
Планируемые результаты обучения
- воспроизводит и применяет флуктуационные теоремы
- воспроизводит алгоритмы методов теории возмущения, Хартри-Фока и конфигурационного взаимодействия
- воспроизводит обобщение флуктуационных теорем на квантовые термодинамические системы
- описывает основные свойства спиновых стекол
- определяет и описывает основные разновидности искусственных нейронных сетей и способы их применения для моделирования физических систем
- определяет и применяет основные понятия стохастической термодинамики
- формулирует алгоритм обучения машины Больцмана для генерации статистических распределений
- формулирует алгоритмы квантового вариационного метода Монте-Карло и интегрирования по путям методом Монте-Карло для моделирования квантовомеханических систем
- формулирует алгоритмы классического и квантового отжига
- формулирует алгоритмы Метрополиса и Метрополиса-Гастингса
- формулирует основные концепции квантовой термодинамики
- формулирует основные методы численного моделирования многочастичных квантовых систем
Содержание учебной дисциплины
- Приближенные методы квантовой механики
- Метод Монте-Карло для моделирования квантовых систем
- Теория стекол, классический и квантовый отжиг
- Применения искусственных нейронных сетей в квантовой и статистической механике
- Стохастическая термодинамика
- Квантовая термодинамика
Элементы контроля
- Контрольные работыКонтрольные работы выполняются студентами в начале каждого занятия (за исключением первого). В каждой из этих работ студент должен ответить на 4 вопроса, продемонстрировав усвоение основных понятий, изложенных на предыдущем занятии, а также знание описанных на лекциях и разобранных на семинарах физических моделей и областей их применения.
- ЭкзаменИтоговый экзамен проводится в конце 2-го модуля. На экзамене студент должен продемонстрировать знание основных понятий, представление о физических моделях по всем темам данного курса и умение с ними работать. Экзамен проводится в устной форме. В билете на экзамене содержатся 2 темы, каждая из которых состоит из 5 теоретических вопросов. На подготовку к ответу выделяется 60 минут. При подготовке студент может пользоваться конспектами лекции и учебной литературой и другими материалами.
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Квантовая механика : учеб. пособие для вузов, Давыдов, А. С., 2011
- Квантовая физика : учеб. пособие, Колесников, В. А., 2009
- Нейронные сети : полный курс, Хайкин, С., 2006
- Статистическая механика : энтропия, параметры порядка, теория сложности, Сетна, Дж. П., 2013
- Теоретическая физика. Т.3: Квантовая механика (нерелятивистская теория), , 2002
- Теоретическая физика. Т.5, Ч. 1: Статистическая физика, Ландау, Л. Д., 2005
- Численные методы Монте-Карло, Соболь, И. М., 1973
Рекомендуемая дополнительная литература
- Общий курс физики. Т.2: Термодинамика и молекулярная физика, Сивухин, Д. В., 2014