Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
Présente des statistiques de comparaison, des taux d'erreur, des tests d'hypothèses et des exemples réels d'efficacité du traitement et d'analyse d'haltérophilie.
Couvre la théorie du traitement du signal numérique, y compris l'échantillonnage, les méthodes de transformation, la numérisation et les contrôleurs PID.
