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Couvre le cours de simulations stochastiques, le modèle de file d'attente G/G/1, la finance computationnelle, les statistiques, la physique et l'inférence bayésienne.
Présente les principes fondamentaux de la simulation stochastique, couvrant l'organisation des cours, les modèles de file d'attente, les finances, les statistiques, la physique et les détails des examens.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique pour améliorer la précision de l'estimation de la quantité de sortie.
Discute de la simulation de la dynamique quantique à plusieurs corps à l'aide de réseaux de neurones artificiels pour surmonter les défis informatiques et stabiliser les solutions.
