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.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris les distributions, les propriétés et les attentes des variables aléatoires.
Couvre l'algorithme de Leighton-Rao pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique, en se concentrant sur ses étapes et ses fondements théoriques.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
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 le modèle de bloc stochastique pour la détection de la communauté, en se concentrant sur la détection des communautés, des clusters et des groupes.
Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
Explore des modèles stochastiques pour les communications, couvrant la moyenne, la variance, les fonctions caractéristiques, les inégalités, diverses variables aléatoires discrètes et continues, et les propriétés de différentes distributions.
Couvre l'analyse de la lentille gravitationnelle dans les amas de galaxies, en se concentrant sur la distribution de masse et la précision obtenues dans le modèle de masse du amas de galaxie MACSJ0416.1-2403.
Explore le théorème de Bayes pour la détection de pièces défectueuses, les variables aléatoires discrètes et les fonctions de distribution, avec des exemples pratiques et des exercices.
Couvre l'application de la théorie des valeurs extrêmes aux processus de pointage et l'estimation des événements extrêmes à partir de séries chronologiques également espacées.