Les relations parsévaliennes et la transformation de Fourier
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Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Couvre la solution des équations de Maxwell en utilisant des fonctions vertes avancées et retardées, en se concentrant sur l'électrostatique avec des conditions limites générales.
Couvre l'estimation multi-déformation et paramétrique dans l'analyse des séries temporelles, y compris l'estimation spectrale et l'ajustement du modèle AR.
Couvre la théorie des méthodes numériques pour l'estimation des fréquences sur les signaux déterministes, y compris la série et la transformation de Fourier, la transformation de Fourier discret et le théorème d'échantillonnage.
Explore le taux de rendement, l'évaluation, la caractérisation du risque et la performance historique du portefeuille, en mettant l'accent sur les avantages de la diversification et l'analyse de la moyenne-variance.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Explore les formules de synthèse et d'analyse de Fourier transformant discret, les décalages de temps pour les signaux de longueur finie et l'équivalence entre DFS et DFT.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
Explore la série Fourier, la transformée de Fourier discrète, la bibliothèque FFTW et la résolution d'équations différentielles à l'aide d'algorithmes FFT.
