Explore des modèles stochastiques pour les communications, couvrant la moyenne, la variance, les fonctions caractéristiques, les inégalités, diverses variables aléatoires discrètes et continues, et les propriétés de différentes distributions.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Explore les fluides astrophysiques, les plasmas, les MHD, les turbulences et les oscillations de plasma, y compris la rotation de Faraday pour mesurer les champs magnétiques cosmiques.
Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, la divergence Kullback-Leibler et l'inégalité de traitement des données, ainsi que les noyaux de probabilité et les informations mutuelles.
Couvre les modèles familiaux exponentiels et leurs propriétés statistiques, y compris les statistiques canoniques et les fonctions génératrices de cumul.
Examine le modèle de logit trans-nested, en définissant des groupes alternatifs avec des compositions recoupantes et des paramètres d'échelle pour l'analyse des transports.
