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Physique de la matière condensée - Antoine Georges Collège de France
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- Science
Les recherches menées au sein de la chaire du Pr Antoine Georges portent sur la « matière quantique à fortes corrélations ». Les électrons d'une molécule ou d'un solide, les fluides quantiques d'atomes ultra froids constituent autant d'exemple de systèmes quantiques constitués d'un très grand nombre de particules en interaction. Nous nous intéressons aux phénomènes collectifs fascinants qui se développent dans ces systèmes comme la supraconductivité, les transitions métal-isolant, le magnétisme ou encore les effets topologiques.
Notre équipe de recherche développe des méthodes permettant de comprendre la physique de ces systèmes et d'en prédire les propriétés, en lien constant avec les données expérimentales. Ce programme de recherche associe de manière étroite des aspects conceptuels et computationnels/algorithmiques (théorie du champ moyen dynamique et ses extensions, méthodes de Monte Carlo diagrammatique, réseaux de neurones ou circuits quantiques pour la représentation des fonctions d'ondes). Notre équipe participe au développement de la librairie numérique TRIQS et dispose de moyens de calculs significatifs.
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Séminaire : Ambroise van Roekeghem - Machine Learning Force Fields for Materials Science
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 -
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
06 - Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique : Réseaux de neurones, apprentissage et fonctionnelle de densité : applications à la structure électronique -
Séminaire : Giulio Biroli - Renormalization Group Theory and Machine Learning
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 -
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
05 - Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique : Représentations des états quantiques fermioniques par réseaux de neurones (2) -
Séminaire : Juan Carrasquilla - Quantum States with Neural Networks: Representations and Tomography
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 -
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
04 - Réseaux de neurones, apprentissage et physique quantique : Représentations des états quantiques fermioniques par réseaux de neurones
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