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 le concept d'échantillonnage, le théorème d'échantillonnage, la reconstruction du signal et la conversion des signaux analogiques en signaux numériques.
