Couvre la théorie du traitement du signal numérique, y compris l'échantillonnage, les méthodes de transformation, la numérisation et les contrôleurs PID.
Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Couvre le concept d'échantillonnage, le théorème d'échantillonnage, la reconstruction du signal et la conversion des signaux analogiques en signaux numériques.
Explore les signaux filtrants avec un filtre moyen mobile et le processus d'échantillonnage, soulignant l'importance de la reconstruction des signaux à partir des échantillons.
Explore les techniques de Monte Carlo pour l'échantillonnage et la simulation, couvrant l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergonomie, l'équilibrage et l'acceptation de Metropolis.
Couvre l'échantillonnage, la validation croisée, la quantification des performances, la détermination optimale du modèle, la détection des surajustements et la sensibilité de classification.
Couvre la théorie Smith dans la persistance et la dynamique des flots, explorant les invariants de la mécanique classique, le théorème Poincaré-Birkhoff et la conjecture Hofer-Zehnder.
