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Numpy: Radiodiffusion, Opérations, Comparaisons et Constants
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Séances de cours associées (31)
Visualisation des nombres aléatoires
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Explique comment les constantes affectent la moyenne et la variance des nombres aléatoires.
Théorie de probabilité : Variables et distributions aléatoires
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Introduit la théorie des probabilités, les variables aléatoires et les distributions, en mettant l'accent sur leurs applications dans la diffusion atomique.
Modèles stochastiques pour les communications : Processus stochastiques en continu - Stationarité
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Couvre le concept de la stationnarité dans les processus stochastiques en continu et ses implications dans les systèmes de communication.
Mécanique quantique : Schrdinger Equation
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Explore l'équation de Schrdinger dans la mécanique quantique, les méthodes numériques et les propriétés des observables.
Mesures de dispersion: Erreur carrée moyenne
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Explique la dispersion des données, la tendance centrale, la variance, l'écart-type et l'erreur carrée moyenne.
Mesures de tendance centrale
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Couvre la moyenne, la médiane, le mode, les graphiques en boîte et les histogrammes dans les ensembles de données.
Applications de la science quantique: Densités et statistiques
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Couvre les applications des densités et des statistiques en science quantique, en se concentrant sur les distributions binomiales et de Poisson.
Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires
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Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.
Variance des variables aléatoires
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Couvre le concept de variance pour les variables aléatoires et introduit des règles de calcul.
Théorie de la probabilité : bases et applications
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Couvre les concepts fondamentaux de la théorie des probabilités et des variables aléatoires.
Distributions de probabilité: Bases et propriétés
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Couvre les bases des distributions de probabilité, y compris la moyenne, la variance et les propriétés des variables aléatoires.
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