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Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
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 probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Explore l'entrelacement des familles de polynômes et des graphiques de Ramanujan à un côté, en se concentrant sur leurs propriétés et leurs méthodes de construction.
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