Théorie des probabilités : intégration et convergence
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Offre un aperçu de la logique propositionnelle et des prédicats, des ensembles, des fonctions, des relations, des algorithmes, des villes suisses, des tables de tri, des infections Covid, des mains de poker et des nombres premiers.
Couvre les bases des mesures de probabilité, des propriétés, des exemples, de la mesure de Lebesgue et de la terminologie liée aux espaces et aux événements de probabilité.
Couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible.
Explore les mesures de Gibbs pour les attracteurs hyperboliques, y compris les mesures de probabilité et les perturbations de l'invariante en T de la carte de CAT.
