Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore les fondamentaux de l'analyse des séries chronologiques, y compris la stationnarité, les processus linéaires, la prévision et les aspects pratiques.
Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.
Explore les propriétés stochastiques et la modélisation des séries chronologiques, couvrant l'autocovariance, la stationnarité, la densité spectrale, l'estimation, la prévision, les modèles ARCH et la modélisation multivariée.
Couvre la méthodologie Box-Jenkins pour construire des modèles de séries chronologiques, y compris l'identification des modèles, les calculs de variance et le diagnostic des modèles.
Couvre la simulation de la dynamique moléculaire de l'argon liquide à l'aide du potentiel de Lennard-Jones et se concentre sur l'équilibre et la distribution des vitesses à l'équilibre.
Explore les solutions de réseau neuronal profond pour l'équation électronique Schrödinger et leur efficacité de calcul dans la physique de nombreux corps.
