Couvre les modèles stochastiques pour les communications, y compris la stationnarité, l'ergonomie, la densité spectrale de puissance, et le filtre Wiener.
Discute des principes fondamentaux de la probabilité et des processus stochastiques, en se concentrant sur les variables aléatoires, leurs propriétés et leurs applications dans le traitement statistique du signal.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Couvre l'analyse des processus stochastiques de deuxième ordre dans les systèmes de communication et la restauration d'images à l'aide du filtre Wiener.
Couvre les bases du traçage de rayons, y compris la génération de rayons, l'intersection avec des formes géométriques et les calculs de distance aux plans, établissant ainsi les bases de la mise en œuvre d'un traceur de rayons.
Explore l'optimisation convexe, les fonctions convexes et leurs propriétés, y compris la convexité stricte et la convexité forte, ainsi que différents types de fonctions convexes comme les fonctions et les normes affines linéaires.
Couvre les vecteurs aléatoires, la densité de probabilité articulaire, les variables aléatoires indépendantes, les fonctions de deux variables aléatoires et les variables aléatoires gaussiennes.