Explore la simplification des équations de propagation des croyances pour les modèles par paires, réduisant la complexité de calcul de l'ordre n cube à l'ordre n.
Couvre la modélisation du système énergétique, l'optimisation, les scénarios, les prédictions, les complexités et les controverses dans les modèles énergétiques.
Introduit la complexité computationnelle, les problèmes de décision, la complexité quantique et les algorithmes probabilistes, y compris les problèmes dures au NP et les problèmes complets au NP.
Explore la prise de décision dans l'incertitude, en se concentrant sur la thèse de doctorat posthume de Kilian Schindler sur l'optimisation stochastique évolutive et la réduction de scénarios.
Explore les approches fondées sur les données pour améliorer la conception des robots, en mettant l'accent sur la conformité, les matériaux souples et les interactions complexes.
