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Explore les chaînes de Markov, leurs propriétés et leurs applications algorithmiques, en mettant l'accent sur la quantification de l'information et la monotonie des états.
Couvre les fondamentaux des chaînes de Markov et de leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur la coloration correcte et l'algorithme Metropolis.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
Explore les langues d'Isar, de ML et de Scala, couvrant les systèmes de preuve, les règles de déduction naturelle, les définitions inductives et l'approche LCF.
