Explore les détecteurs de gaz, de scintillateurs et de semi-conducteurs, les statistiques de comptage et les tests statistiques de détection des rayonnements.
Explore l'optimisation robuste par l'approximation polynôme et les ensembles d'incertitude, y compris des programmes linéaires robustes et des astuces d'optimisation.
Explore les techniques bayésiennes pour résoudre les problèmes de valeur extrême, en mettant l'accent sur l'analyse du MCMC et sur l'importance d'une information préalable appropriée.
Introduit des méthodes de pointe dans l'optimisation et la simulation, couvrant des sujets tels que l'analyse statistique, la réduction de la variance et les projets de simulation.
Décrit le cours ME-301 sur les techniques de mesure, en se concentrant sur les principes théoriques et les applications pratiques dans les expériences d'ingénierie.
Explore les équations et les solutions numériques dans la modélisation climatique, mettant en évidence les incertitudes dans les projections climatiques.
Couvre le risque et l'incertitude dans les projets environnementaux, en mettant l'accent sur l'analyse coûts-avantages et le concept de certitude équivalente pour les personnes averses au risque.
