Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, y compris les résultats intéressants, le modèle standard, le traitement de l'image, les espaces de probabilité et les tests statistiques.
Explore les mesures de Gibbs pour les attracteurs hyperboliques, y compris les mesures de probabilité et les perturbations de l'invariante en T de la carte de CAT.
Introduit les concepts fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris l'espace échantillonné, l'espace événementiel et les lois sur les probabilités.
Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.
Explore la réversibilité dans les chaînes de Markov et son impact sur la distribution stationnaire, en soulignant la complexité des chaînes non réversibles.
