Explore la prédiction linéaire, les filtres optimaux, les signaux aléatoires, la stationnarité, l'autocorrélation, la densité spectrale de puissance et la transformée de Fourier dans le traitement du signal.
Explore le gradient de stimulation en ligne pour les problèmes de contrôle non-stochastiques, mettant l'accent sur la réduction des regrets politiques et la stabilité dans le contrôle.
Introduit un séminaire virtuel sur l'analyse stochastique, couvrant un large éventail de sujets et se concentrant sur les défis mathématiques de la crise du COVID-19.
Explore les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en mettant l'accent sur l'utilisation de variables aléatoires auxiliaires et de moyennes d'échantillons pour améliorer l'efficacité.