Couvre l'algorithme Metropolis-Hastings et les approches basées sur les gradients pour biaiser les recherches vers des valeurs de vraisemblance plus élevées.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Explore les transitions de phase en thermodynamique, mettant l'accent sur la concurrence entre les phases contrôlées par la température et le concept d'universalité.
Explore les transitions de phase dans le modèle Ising, l'aimantation moyenne, la susceptibilité, les exposants critiques et l'universalité des exposants critiques.
Explique lestimation, la corrélation et la corrélation Pearson dans les statistiques, en se concentrant sur la mesure et la description des relations entre les variables.
