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Explore le concept de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, en discutant de ses propriétés et de ses implications, ainsi que des conditions d'une récurrence positive.
Introduit des méthodes d'analyse des risques telles que «What if», FTA, ETA et des méthodes dynamiques, y compris les réseaux bayésiens et la gestion de l'incertitude.
Couvre la chaîne de Markov Monte Carlo et le rôle des réseaux neuronaux dans la représentation des états quantiques et l'approximation de l'état fondamental pour les systèmes de spins frustrés.
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.
