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Explore la génération de vecteurs aléatoires gaussiens avec des composantes spécifiques basées sur des valeurs observées et explique le concept de fonctions de covariance définies positives dans les processus gaussiens.
Explore les promenades aléatoires, le modèle Moran, la chimiotaxie bactérienne, l'entropie, la théorie de l'information et les sites en coévolution dans les protéines.
Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Explore les techniques de Monte Carlo pour l'échantillonnage et la simulation, couvrant l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergonomie, l'équilibrage et l'acceptation de Metropolis.
