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Introduit le cours sur la mesure et l'intégration, en se concentrant sur le développement d'une nouvelle théorie pour surmonter les limites de l'intégrale de Riemann.
Introduit les ensembles, les fonctions et leurs propriétés, y compris les fonctions injectives et surjectives, la composition et les fonctions inverses.
Couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible.
Explore les symétries de jauge dans la théorie quantique des champs, en mettant l'accent sur l'invariance sous les transformations et le rôle des champs fantômes.
