• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2024/2025

Модели сложных систем

Статус: Маго-лего
Когда читается: 1, 2 модуль
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: русский
Кредиты: 6

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

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

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

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольные работы
    Контрольные 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.
  • неблокирующий Экзамен
    Итоговый 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.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.5 * Контрольные работы + 0.5 * Экзамен
Список литературы

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

Авторы

  • Соколик Алексей Алексеевич