Explore les modèles PDE non linéaires avec perturbation fractionnelle stochastique, en se concentrant sur l'identification de régularité et l'interprétation du bruit espace-temps.
Explore les équations différentielles stochastiques avec des exemples comme le mouvement brownien et les processus carré-root, en discutant de leur relation avec les équations différentielles partielles.
Explore les méthodes avancées d'intégrale de chemin dans la science informatique, couvrant l'échantillonnage efficace, le bruit coloré, les intégrales de haut ordre, et les thermostats quantiques.
Couvre la classification et les solutions des équations aux dérivées partielles, y compris les techniques de transformation de Laplace et de séparation des variables.
Explore les courbes caractéristiques et les solutions dans les équations aux dérivées partielles, en mettant l'accent sur l'unicité et l'existence dans divers scénarios.
Explore les équations différentielles stochastiques, en discutant de l'existence, de l'unicité, des propriétés de Lipschitz et des solutions explicites.
Explore la résolution des équations différentielles à l'aide de données périodiques à l'aide de la série de Fourier et approfondit l'équation de la chaleur dans R.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeur limite, y compris les applications avec la transformée de Fourier rapide (FFT) et les données de débruitage.
Couvre les équations différentielles partielles, les Hessiens, et le Théorème de la fonction implicite, avec un accent sur la résolution des questions d'examen.
