Explore les modèles de diffusion, en mettant l'accent sur la production d'échantillons provenant d'une distribution et l'importance de la dénigrement dans le processus.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Explorer les distributions d'échantillonnage, les propriétés des estimateurs et les mesures statistiques pour les applications de la science des données.
Explore l'échantillonnage de rejet pour générer des valeurs d'échantillon à partir d'une distribution cible, ainsi que l'inférence bayésienne à l'aide de MCMC.
Explore les méthodes avancées d'acceptation-rejet, l'échantillonnage à partir de la distribution normale et la génération de variables aléatoires multivariées.
Explore l'analyse physique, chimique et morphologique des poudres, en mettant l'accent sur la précision de l'échantillonnage et le contrôle de la qualité.
