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.
Discuter du compromis entre les variables biaisées dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre la complexité du modèle et l'exactitude des prédictions.
Couvre le caractère aléatoire et l'information dans les données biologiques, en se concentrant sur des variables aléatoires discrètes et leur quantification.
