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Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, y compris les résultats intéressants, le modèle standard, le traitement de l'image, les espaces de probabilité et les tests statistiques.
Couvre les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, les GLM, les tests d'hypothèse et les statistiques bayésiennes avec des exemples pratiques.
Couvre la théorie du mouvement brownien, de la diffusion et des promenades aléatoires, en mettant l'accent sur la théorie d'Einstein pour le mouvement unidimensionnel.
Explore les transformations martingales, leur capacité d'adaptation aux filtrations, à l'interprétation et à l'application pour prédire les résultats futurs.
Explore la simulation informatique des systèmes physiques, couvrant des sujets tels que les équations différentielles, la dynamique moléculaire et l'intégration de Monte Carlo.
Explore les limites de l'entropie, les théorèmes conditionnels de l'entropie et la règle de chaîne pour les entropies, illustrant leur application à travers des exemples.
