Séance de cours
Processus stochastiques en continu : Exemples d'ergodicisme
Séances de cours associées (38)
Chaînes Markov : Exemples de chaînes ergonomiques
Couvre des modèles stochastiques pour les communications, se concentrant sur les chaînes Markov à temps discret.
Physique statistique : Isolement des systèmes
Explore les concepts de physique statistique dans des systèmes isolés, en se concentrant sur l'entropie et le désordre.
Approches dynamiques de la théorie spectrale des opérateurs
Explore les approches dynamiques de la théorie spectrale des opérateurs, en mettant l'accent sur les opérateurs auto-adjoints et les opérateurs Schrödinger avec des potentiels définis dynamiquement.
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.
Hypothèse de thermalisation d'état propre
Explore l'hypothèse de thermalisation d'état propre dans les systèmes quantiques, en mettant l'accent sur la théorie de la matrice aléatoire et le comportement des observables dans l'équilibre thermique.
Chaînes Markov à temps continu: Chaînes réversibles
Couvre Mod.7 sur les chaînes Markov en continu, en mettant l'accent sur les chaînes réversibles et leurs applications dans les systèmes de communication.
Équations de transport hyperboliques
Explore les équations de transport hyperboliques et les schémas numériques, en mettant l'accent sur les méthodes et les caractéristiques d'ordre supérieur pour des solutions exactes.
Quantum Optique I: Circuits supraconducteurs
Couvre les fondamentaux des circuits supraconducteurs et leurs applications en optique quantique, y compris les jonctions Josephson et les boîtes de paires Cooper.
Théorie des perturbations quantiques
Introduit la théorie de perturbation quantique et son approche systématique pour résoudre les systèmes quantiques perturbés.
Théorie du MCMC
Couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et discute des conditions de convergence, du choix de la matrice de transition et de l'évolution de la distribution cible.