Physique de la matière condensée - Antoine Georges

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2024-2025 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique 01 - Fermions froids et simulation quantique Il y a une vingtaine d'années naissait un nouveau domaine de recherche aux frontières de l'optique quantique et de la physique de la matière condensée : l'étude de gaz atomiques de fermions froids piégés dans un réseau optique, ouvra...

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique Séminaire : Ambroise van Roekeghem - Machine Learning Force Fields for Materials Science Intervenant(s) : Ambroise van Roekeghem, CEA-LITEN, Grenoble

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique 06 - Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique : Réseaux de neurones, apprentissage et fonctionnelle de densité : applications à la structure électronique

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique Séminaire : Giulio Biroli - Renormalization Group Theory and Machine Learning Intervenant(s) : Giulio Biroli, ENS, Paris

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique 05 - Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique : Représentations des états quantiques fermioniques par réseaux de neurones (2)

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique Séminaire : Juan Carrasquilla - Quantum States with Neural Networks: Representations and Tomography Intervenant(s) : Juan Carrasquilla, Vector Institute, Toronto

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique 04 - Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique : Représentations des états quantiques fermioniques par réseaux de neurones

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique Séminaire - Giuseppe Carleoi - Time-Dependent Neural Quantum States Giuseppe Carleo, EPFL, Lausanne

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique 03 - Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique : Introduction à la tomographie quantique

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique 02 - Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique : Représentation des états quantiques par réseaux de neurones (Neural Quantum States).

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique 01 - Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique : Introduction à l'apprentissage par réseaux de neurones et survol des applications en physique quantique

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique Séminaire - Filippo Vicentini - Neural Quantum States for Finite Temperature and Open Systems, with a Practical Introduction to NetKet Filippo Vicentini, École polytechnique, Paris et EPFL, Lausanne

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Conférence - Assa Auerbach : Kubo Formulas for Strongly Correlated Hamiltonians (A Pedagogical Blackboard Tutorial) Assa Auerbach, Department of Physics, Technion, Israel Institute of Technology Operator Hyperspace representation of Kubo formulas. Continued Fractions expansions for dynamical longitudinal conductivities. Degeneracy-Pr...

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Conférence - Assa Auerbach : Computing Low Energy Effective Hamiltonians of Hubbard and Heisenberg Models in Two Dimensions by Contractor Renormalization Assa Auerbach, Department of Physics, Technion, Israel Institute of Technology The Higgs Mode and Quantum Criticality in Condensed Matter Contractor Renormalization (CORE) invented...

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Conférence - Assa Auerbach : Correlations and Transport in Strongly Interacting Phases of Condensed Matter Assa Auerbach, Department of Physics, Technion, Israel Institute of Technology The Higgs Mode and Quantum Criticality in Condensed Matter The two dimensional O(N) relativistic field theory applied to bosonic condensed matter sys...

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2022-2023 Conférence - Assa Auerbach : Correlations and Transport in Strongly Interacting Phases of Condensed Matter Assa Auerbach, Department of Physics, Technion, Israel Institute of Technology The Hall Effect: What Moves in a Metal or a Superconductor? The Hall resistivity has long been used to identify the mobile charge carriers in metals....

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2021-2022 Des métaux étranges aux trous noirs : autour des modèles SYK Le cours de cette année concerne des systèmes quantiques dans lesquels les excitations de basse énergie ne peuvent être décrites en termes de quasiparticules. Les propriétés de transport de ces systèmes sont inhabituelles et différentes d'un liquide de Fermi usuel (« métal...

Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2021-2022 Des métaux étranges aux trous noirs : autour des modèles SYK Le cours de cette année concerne des systèmes quantiques dans lesquels les excitations de basse énergie ne peuvent être décrites en termes de quasiparticules. Les propriétés de transport de ces systèmes sont inhabituelles et différentes d'un liquide de Fermi usuel (« métal...

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Antoine Georges Physique de la matière condensée Année 2020-2021 Le modèle de Hubbard fermionique : introduction et progrès récents Paradigme de la physique des systèmes quantiques en interaction, le modèle de Hubbard a dans ce domaine un statut similaire à celui du modèle d'Ising en physique statistique. C'est le modèle le plus simple à formuler, mais dont on peut espérer qu'il suffise à comprend...

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