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Explore l'évaluation de la fiabilité dans l'automatisation industrielle, en mettant l'accent sur la fiabilité, les taux de défaillance, les tests de résistance, les défaillances matérielles et les modèles Markov.
Couvre les probabilités de frappe dans les chaînes Markov avec des sous-ensembles disjoints, la fonction h(i), les théorèmes, les preuves, et le temps prévu pour frapper les calculs.
Explore la génération de processus stochastiques, y compris les processus gaussiens, les processus de Markov, les processus de Poisson et l'intégration circulatoire.
Présente les chaînes de Markov, couvrant les bases, les algorithmes de génération et les applications dans les promenades aléatoires et les processus de Poisson.
Explore la corrélation maximale dans la théorie de l'information, les propriétés mutuelles de l'information, les mesures de Renyi et les fondements mathématiques de la théorie de l'information.
Explore les mouvements de Monte Carlo en simulation, y compris les mouvements d'essai et les mouvements biaisés, en comparant Monte Carlo avec la dynamique moléculaire.
