Couvre l'estimation spectrale dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les noyaux d'imagerie, les méthodes de compression et les modèles AR.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeur limite, y compris les applications avec la transformée de Fourier rapide (FFT) et les données de débruitage.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Couvre les techniques d'estimation spectrale comme la réduction et l'estimation paramétrique, en soulignant l'importance des modèles AR et la probabilité de Whittle dans l'analyse des séries chronologiques.
Explore les méthodes de calcul en physique quantique, en mettant l'accent sur la diagonalisation exacte et les techniques de discrétisation de l'espace.
Couvre l'algorithme de transformée de Fourier rapide (FFT), l'interpolation, les filtres, le traitement d'image et les techniques expérimentales en TEM et STM.
Explore le bruit laser, en mettant l'accent sur la largeur et la cohérence des lignes laser pour des mesures précises en quadrature d'amplitude et de phase.
