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Introduit des méthodes différentes Monte Carlo pour les systèmes discrets et continus, y compris les états Jastrow et les algorithmes de Monte Carlo Markov-chain.
Explore la simulation informatique des systèmes physiques, couvrant des sujets tels que les équations différentielles, la dynamique moléculaire et l'intégration de Monte Carlo.
Explore les algorithmes d'intégration numérique, les intégrales spatiales de configuration, la distribution Maxwell-Boltzmann et l'échantillonnage d'importance dans les moyennes d'ensemble.
Explore la stabilité transitoire dans les systèmes d'alimentation, en analysant la stabilité pendant les états de pré-défaillance, de panne et d'après-défaillance.
Couvre le cours de simulations stochastiques, le modèle de file d'attente G/G/1, la finance computationnelle, les statistiques, la physique et l'inférence bayésienne.
Explore les processus aléatoires avec des probabilités données et la simulation de Monte Carlo, en mettant l'accent sur l'algorithme Metropolis et les matrices stochastiques.
