Introduit des concepts fondamentaux de probabilité, y compris des événements, des compléments, des probabilités conditionnelles et des variables aléatoires.
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 un échantillonnage important pour une estimation Monte Carlo efficace des valeurs attendues en utilisant une nouvelle distribution pour réduire la variance.
Explore le lien entre l'algèbre linéaire et la mécanique des vagues, en mettant l'accent sur les opérateurs, la nature auto-adjointe, la Zone Brillouin, et une approche probabiliste de la diffusion.