Séance de cours
Théorie des probabilités: Lecture 2
Séances de cours associées (56)
Mesures de probabilité: principes fondamentaux et exemples
Couvre les bases des mesures de probabilité, des propriétés, des exemples, de la mesure de Lebesgue et de la terminologie liée aux espaces et aux événements de probabilité.
Lovsz Lemme Locale: Bases
Couvre les bases du lemme local de Lovsz, y compris les mauvais événements et les pseudo-probabilités mutuellement indépendants.
Théorie de la probabilité: concepts fondamentaux
Introduit les concepts fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris l'espace échantillonné, l'espace événementiel et les lois sur les probabilités.
Chaos: Trajectoires irrégulières et sensibilité aux conditions initiales
Explore le chaos, les trajectoires irrégulières et la sensibilité aux conditions initiales dans les systèmes dynamiques.
Analyse : Mesure et intégration
Introduit le cours sur la mesure et l'intégration, en se concentrant sur le développement d'une nouvelle théorie pour surmonter les limites de l'intégrale de Riemann.
Théorie ergonomique: Chaos
Explore des éléments de la théorie ergonomique, des transformations, des ensembles invariants et des exposants Lyapunov pour des cartes à une dimension.
Ensembles mesurables : Additivité dénombrable
Explore l'additivité dénombrable des ensembles mesurables et les propriétés de l'algèbre sigma, en soulignant l'importance de la compréhension des fonctions mesurables dans l'analyse.
Théorèmes de Minkowski : treillis et volumes
Explore les théorèmes de Minkowski sur les réseaux, les volumes et les comparaisons.
Vecteurs aléatoires et vecteurs aléatoires gaussiens
Couvre le concept de vecteurs aléatoires et de vecteurs aléatoires gaussiens.
Cryptographie et sécurité
Couvre la cryptanalyse, les preuves de sécurité, les schémas cryptographiques et les concepts fondamentaux dans un cours de cryptographie avancée difficile.