Simulation stochastique : chaînes de Markov et matrices de transition
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Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les expériences aléatoires et l'inférence statistique, avec des exemples pratiques et des idées.
Couvre les défis de la conception des protéines, des fonctions énergétiques, des algorithmes de recherche et des applications en biologie synthétique, en soulignant l'importance de la conception des protéines et les méthodes utilisées pour la conception des protéines.
Couvre le cours de simulations stochastiques, le modèle de file d'attente G/G/1, la finance computationnelle, les statistiques, la physique et l'inférence bayésienne.
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