Explore la réponse linéaire à base de martingale, la diffusion complexe et la relation Nyquist dans les systèmes stochastiques avec perturbation dépendante du temps.
Explore la théorie classique du champ moyen, les interactions locales, et des exemples comme les modèles SIR individuels et la formation de gouttes de pluie.
Explore la théorie de la réponse, les transitions de phase et les fluctuations dans les systèmes faiblement interagissants, y compris les particules stochastiques et les modèles de formation d'opinion.
Couvre le contrôle distribué optimal en utilisant Gradient Descent pour atteindre localement des contrôleurs optimaux dans les systèmes à grande échelle.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
Couvre la variation de la méthode des constantes pour résoudre les équations différentielles linéaires du premier ordre, détaillant ses étapes et ses implications pour les solutions générales et particulières.
