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Chaînes Markov: Classification de l'État

Couvre la classification des états dans les chaînes Markov à temps discret et explore le concept de périodicité.

Analyse numérique des équations différentielles

Couvre l'analyse numérique des équations différentielles, en se concentrant sur les méthodes et les conditions de stabilité.

Stabilité des méthodes d'Euler: exemples

Explore la stabilité des méthodes Euler progressives et rétrogrades dans les simulations numériques.

Fonctions réelles : Définitions et propriétés

Explore les fonctions réelles, couvrant la parité, la périodicité et les fonctions polynomiales.

Chaînes Markov: Classification de l'État

Couvre la classification des états dans les chaînes Markov à temps discret.

Transformée de Fourier : Formule d'inversion

Explore la formule d'inversion de la transformée de Fourier et ses applications dans le traitement du signal.

Algorithmes quantiques: Algorithmes shor

Couvre l'analyse des mesures dans le contexte de l'algorithme Shor.

Forces gravitationnelles

Couvre des sujets de physique avancée liés aux forces gravitationnelles et les contributions de Johannes Kepler à la compréhension du mouvement planétaire.

Introduction: programme de cours

Introduit le programme de cours, le schéma de classement, et les modèles de calcul classique et quantique.

Les chaînes de Markov : théorie et applications

Couvre la théorie et les applications des chaînes de Markov dans la modélisation de phénomènes aléatoires et la prise de décision sous incertitude.