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Couvre les méthodes d'échantillonnage Hypercube latin et de quasi Monte Carlo pour la simulation stochastique, expliquant l'objectif de la stratification et générant des permutations indépendantes.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique pour améliorer la précision de l'estimation de la quantité de sortie.
Explore la classification et la construction des groupes de Coxeter, en se concentrant sur les cas exceptionnels et la méthode de construction inductive.
Couvre l'algorithme Metropolis-Hastings et le diagnostic de convergence dans la simulation stochastique, en se concentrant sur l'échantillonnage et la génération de propositions.
