Couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible.
Couvre les techniques de simulation stochastique et de réduction de la variance, en se concentrant sur la génération de distributions variables et auxiliaires de Courra.
Explore les compositions d'applications et les conditions d'injectivité en algèbre linéaire, y compris la restriction des applications et la preuve combinatoire des injections.
