Introduction aux distributions

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Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Signaux et systèmes I : transformation et distribution de Fourier

Explore la transformation de Fourier, la relation parseval, la faible convergence et les transformations généralisées des signaux et des systèmes.

Convergence des probabilités

Explore la convergence des probabilités, discutant des conditions de convergence des séquences variables aléatoires et de l'unicité de la convergence.

Famille exponentielle : distributions et régularité

Couvre la famille exponentielle des distributions et le modèle d'Ising, expliquant le magnétisme par des dipôles et des spins.

Distributions et transformation de Laplace : concepts clés

Discute des distributions, de la transformée de Laplace et de leurs applications en analyse mathématique.

Éléments de statistiques: Estimations et distributions

Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.

Solutions fondamentales de l'équation de Laplace

Couvre les solutions fondamentales de l'équation de Laplace et introduit des distributions.

Différenciation : dérivés partiels et hessiennes

Explique les dérivés partiels, la matrice de Hessienne, et leurs propriétés.

Convergence des séquences

Couvre la convergence des séquences et comment calculer les limites des séquences convergentes.

Fonctions probabilistes : champs libres et variables aléatoires

Couvre les champs libres et les fonctions probabilistes, en se concentrant sur les variables aléatoires et leurs propriétés.