Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
Explore la mécanique quantique démystifiante à travers une inférence logique et des descriptions expérimentales robustes, mettant l'accent sur la séparation des conditions et des équations quantiques fondamentales.
Explore les arbres de décision, les ensembles, le CLT, l'inférence, l'apprentissage automatique, les méthodes de diagnostic, l'augmentation et l'estimation de la variance.
Discute des modèles de coefficients constants et aléatoires, de l'optimisation des facteurs et de l'estimation des interactions dans l'analyse des performances.
Explore le couplage spatial dans l'inférence, combinant les interactions pour améliorer les performances de l'algorithme dans la résolution de problèmes complexes.
