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Explore la programmation dynamique pour un contrôle optimal, couvrant le remplacement de la machine, les chaînes de Markov, les politiques de contrôle et les problèmes quadratiques linéaires.
Explore les chaînes Markov, Metropolis-Hastings, et la simulation à des fins d'optimisation, soulignant l'importance de l'ergonomie dans la simulation variable efficace.
Explore des exemples de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, y compris les promenades aléatoires cycliques et les implications de l'irréductibilité.
Discute de l'échantillonnage des données comme un changement de paradigme pour optimiser le temps de traitement et réduire les frais généraux dans les moteurs de requête.
