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Introduit le modèle de subcube aléatoire (RSM) pour les problèmes de satisfaction des contraintes, explorant sa structure, les transitions de phase et le gel variable.
Explore l'information mutuelle, quantifiant les relations entre les variables aléatoires et mesurant le gain d'information et la dépendance statistique.
Sur l'entropie et l'information mutuelle explore la quantification de l'information dans la science des données au moyen de distributions de probabilités.
Couvre la théorie du mouvement brownien, de la diffusion et des promenades aléatoires, en mettant l'accent sur la théorie d'Einstein pour le mouvement unidimensionnel.
Explore la moyenne, la variance, les fonctions de probabilité, les inégalités et divers types de variables aléatoires, y compris les distributions binomiale, géométrique, Poisson et gaussienne.
Explore les limites de l'entropie, les théorèmes conditionnels de l'entropie et la règle de chaîne pour les entropies, illustrant leur application à travers des exemples.
Couvre la théorie de l'échantillonnage, les statistiques et l'inférence, en mettant l'accent sur la distribution de l'échantillonnage des statistiques.
