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Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Couvre les méthodes d'échantillonnage Hypercube latin et de quasi Monte Carlo pour la simulation stochastique, expliquant l'objectif de la stratification et générant des permutations indépendantes.
S'oriente vers la structuration du son, l'exploration de paramètres comme le tangage, le rythme et la dynamique, et la discussion de techniques comme la répétition et le changement progressif.
Discute des techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en se concentrant sur les stratégies d'allocation et les algorithmes de génération de répliques.
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.
