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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.
Explorer la résolution Connect Four en utilisant des algorithmes de théorie de jeu et compare la taille Alpha-Beta avec la recherche d'arbre Monte-Carlo.
Explore les mouvements de Monte Carlo en simulation, y compris les mouvements d'essai et les mouvements biaisés, en comparant Monte Carlo avec la dynamique moléculaire.
Explore la réversibilité dans les chaînes de Markov et son impact sur la distribution stationnaire, en soulignant la complexité des chaînes non réversibles.
