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Explore les applications de la théorie ergonomique à la combinatoire et la théorie des nombres, y compris le théorème de Szemerédi et le théorème d'Erdős-Kac.
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 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.
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Explore le couplage des chaînes de Markov et la preuve du théorème ergodique, en mettant l'accent sur la convergence des distributions et les propriétés de la chaîne.
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Par Yakov Pesin se penche sur le phénomène essentiel de coexistence dans la dynamique hamiltonienne, explorant les types I et II et fournissant des exemples et des preuves.
Explore les défis à relever pour identifier les matériaux métastables utiles et discute de concepts comme les prédictions de structure, les probabilités d'ensemble et les algorithmes de cartographie.
