Séance de cours
Analyse stochastique et champs aléatoires
Séances de cours associées (32)
Principe d'entropie maximale : Équations différentielles stochastiques
Explore l'application du hasard dans les modèles physiques, en mettant l'accent sur le mouvement brownien et la diffusion.
Les chaînes de Markov : théorie et applications
Couvre la théorie et les applications des chaînes de Markov dans la modélisation de phénomènes aléatoires et la prise de décision sous incertitude.
Génération gaussienne conditionnelle
Explore la génération de distributions gaussiennes multivariées et les défis de la factorisation des matrices de covariance.
Modèles stochastiques pour les communications : processus stochastiques en continu
Couvre des exemples de processus stochastiques continus dans les communications.
Modélisation hiérarchique à plusieurs échelles des systèmes moléculaires
Explore les tendances et les défis de la modélisation de systèmes moléculaires complexes à l'aide d'approches hiérarchiques à plusieurs échelles, couvrant les échelles de durée, les simulations atomistes et les techniques d'appariement des forces.
Modèle d'émission aléatoire du champ
Couvre le modèle d'émission aléatoire du champ, en discutant du concept de désordre et du processus de recherche de l'état fondamental.
Processus stochastiques en continu : exemples d'ergonomie
Couvre des exemples d'ergonomie dans les processus stochastiques en continu, illustrant des concepts tels que l'ergonomie et les processus aléatoires.
Apprentissage et contrôle en toute sécurité
Explore l'apprentissage sûr, le contrôle, la coordination multi-agents, et la convergence d'équilibre Nash dans les systèmes intelligents.
Kinétique : Expressions de taux et mécanismes
Explore les expressions de taux, l'approximation à l'état d'équilibre et les algorithmes de simulation de réaction à l'aide de nombres aléatoires.
Probabilité et statistiques
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.