Couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et discute des conditions de convergence, du choix de la matrice de transition et de l'évolution de la distribution cible.
Explore l'influence de la complexité sur les propriétés ergonomiques des systèmes symboliques, présentant le théorème Curtis-Hedlund-Lyndon et les constructions de sous-postes minimaux.
Explore les approches dynamiques de la théorie spectrale des opérateurs, en mettant l'accent sur les opérateurs auto-adjoints et les opérateurs Schrödinger avec des potentiels définis dynamiquement.
Couvre les modèles stochastiques pour les communications, y compris la stationnarité, l'ergonomie, la densité spectrale de puissance, et le filtre Wiener.
Couvre l'analyse des processus stochastiques de deuxième ordre dans les systèmes de communication et la restauration d'images à l'aide du filtre Wiener.
Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.