Présente les principes fondamentaux de la simulation stochastique, couvrant l'organisation des cours, les modèles de file d'attente, les finances, les statistiques, la physique et les détails des examens.
Couvre la simulation d'événements discrets à l'aide de circuits numériques, de composants de base, de composants complexes et de la mise en œuvre de la simulation.
Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
Explore VHDL pour la simulation, le débogage, la modélisation temporelle, la simulation événementielle et la création de bancs d'essai dans la conception de systèmes numériques.
Couvre les techniques de simulation stochastique et de réduction de la variance, en se concentrant sur la génération de distributions variables et auxiliaires de Courra.
Couvre les méthodes de calcul des systèmes moléculaires à température finie, en mettant l'accent sur l'échantillonnage stochastique et les simulations d'évolution du temps.
Couvre les méthodes Monte Carlo, la réduction de la variance et le contrôle optimal stochastique, explorant les techniques de simulation, l'efficacité et la dynamique d'investissement.
Explore les modèles de mélange, y compris les mélanges discrets et continus, et leur application dans la capture de l'hétérogénéité du goût dans les populations.
