Générateurs de nombres aléatoires: Modulo Generator
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore des promenades aléatoires, le processus Moran et des exemples de génétique des populations, de modélisation de l'abondance des protéines et de chimiotaxie bactérienne.
Explore les bases de la cryptographie, les protocoles d'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les signatures numériques pour une transmission sécurisée des données.
Explore les implications de l'expérience Luria-Delbrck sur les mécanismes évolutifs et l'importance des probabilités dans la compréhension des données biologiques.
Explore le concept d'entropie exprimée en bits et sa relation avec les distributions de probabilité, en se concentrant sur le gain et la perte d'informations dans divers scénarios.
Couvre les méthodes Monte Carlo pour simuler la diffusion d'une seule particule dans des matériaux cimentaires, y compris les fonctions aléatoires et les générateurs de nombres.
Explore l'entropie, le caractère aléatoire et la quantification de l'information dans l'analyse des données biologiques, y compris les neurosciences et la prédiction de la structure des protéines.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
