Evolution de l'état et itération gaussienne

Cette séance de cours couvre le concept d'évolution d'état et d'itération gaussienne, en se concentrant sur la convergence des algorithmes et le comportement des variables aléatoires gaussiennes. L'instructeur explique comment itérer les fonctions, analyser la covariance et assurer la convergence des schémas itératifs. La séance de cours explore la relation entre les variables gaussiennes, la variance des fonctions et les critères de convergence des algorithmes itératifs, mettant en évidence l'application de ces concepts dans la résolution de problèmes complexes et la preuve des résultats. La discussion met également en évidence le lien entre l'évolution de l'état et les algorithmes réplicatifs, en soulignant l'importance de comprendre la convergence dans les processus itératifs.