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Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Couvre les principes de la microscopie électronique à balayage, y compris les signaux SEM, les détecteurs et le spectre d'énergie des électrons, ainsi que l'efficacité de la génération de rayons X.
Explore les équations d'advection-diffusion et le schéma explicite à deux niveaux, en mettant l'accent sur la stabilité dans les simulations numériques.
