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Couvre les théorèmes d'extension dans les espaces de Sobolev et l'inégalité de Poincaré, en soulignant l'importance de la compréhension de ces concepts dans les équations aux dérivées partielles.
Couvre l'algorithme Metropolis-Hastings et le diagnostic de convergence dans la simulation stochastique, en se concentrant sur l'échantillonnage et la génération de propositions.
Explore la simulation stochastique, les événements rares et la méthode Crude Monte Carlo, en soulignant l'importance des seuils et des expressions de forme fermée.
Explore les applications et les théorèmes de la décomposition de la valeur singulaire dans l'algèbre linéaire, y compris le traitement d'image, la rotation matricielle et les probabilités de transition.
Couvre les propriétés des solutions fondamentales et introduit la formule de représentation de Green pour résoudre les équations aux dérivées partielles.
