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 algorithmes d'intégration numérique, les intégrales spatiales de configuration, la distribution Maxwell-Boltzmann et l'échantillonnage d'importance dans les moyennes d'ensemble.
Explore les défis et les stratégies d'échantillonnage des paysages énergétiques bruts, en mettant l'accent sur l'intégration de Monte Carlo et les algorithmes de réglage.
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.
