Explore les mouvements de Monte Carlo en simulation, y compris les mouvements d'essai et les mouvements biaisés, en comparant Monte Carlo avec la dynamique moléculaire.
Discute de l'optimisation par rapport à la simulation dans l'ingénierie des systèmes énergétiques, les réseaux de chauffage urbain et les directives d'écriture scientifique.
Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.
Explore l'échantillonnage de rejet pour générer des valeurs d'échantillon à partir d'une distribution cible, ainsi que l'inférence bayésienne à l'aide de MCMC.
Explore l'amélioration de la traduction, des traductions basées sur le contexte source et des techniques de représentation de la valeur telles que le marquage et la boxe.