Couvre la théorie et les aspects pratiques des simulations de Monte Carlo en dynamique moléculaire, y compris les moyennes d'ensemble et l'algorithme Metropolis.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore les techniques de Monte Carlo pour l'échantillonnage et la simulation, couvrant l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergonomie, l'équilibrage et l'acceptation de Metropolis.
Explore les séries de Fourier, le calcul d'énergie, les espaces fonctionnels, les spectres de corrélation et la densité spectrale dans les signaux et les systèmes.
Discute de la stationnalité faible-sens dans les processus stochastiques en continu et le calcul des fonctions d'autocorrélation et de corrélation croisée.
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.
Explore des concepts de physique statistique comme les micro-états d'équipement, l'entropie et les ensembles canoniques, avec des applications en mécanique quantique et en physique des semi-conducteurs.
Explore la malédiction de la dimensionnalité, les méthodes de sélection variables, le coefficient de détermination et les limites des techniques de filtrage.
