Explore l'analyse de l'incertitude dans l'évaluation du cycle de vie, couvrant la sensibilité, les fonctions de probabilité, l'estimation des paramètres, l'approche pédigree et la propagation de l'incertitude.
Explore un algorithme de construction universel simple en utilisant ConsentsObjects, en soulignant sa nature sans journal et l'incertitude de la fin de l'opération.
Plonge dans la prise de décision sous le risque, la rationalité limitée, la théorie des prospects et le cadrage, avec des idées de l'économie comportementale.
Explore la propagation de l'incertitude dans les variables corrélées et les corrélations extrêmes, l'inégalité de Tchebychev, les intervalles de confiance et le développement de la série Taylor.
Examine l'interprétation et les limites de l'évaluation du cycle de vie, en soulignant l'importance de remédier aux incertitudes pour appuyer la prise de décisions.
Explore la programmation dynamique pour optimiser les processus de prise de décision au fil du temps, en utilisant des exemples concrets tels que l'extraction de pétrole et la négociation d'actions.
Se penche sur l'application de la thermodynamique dans les voies métaboliques, en discutant des contraintes, des réactions bidirectionnelles et des méthodes d'estimation.
Introduit Robust-RRT, un planificateur pour la planification des mouvements sous l'incertitude dans les systèmes non linéaires, assurant que les familles de solutions sûres sont choisies.
Explore les processus de prise de décision, y compris la pesée des coûts et des avantages, le suivi des indices et les limites de l'analyse coûts-avantages.
Discute des défis posés par la caractérisation des connaissances sur les risques et la gestion des connaissances scientifiques incertaines dans l'évaluation des risques et la prise de décisions.
Se concentre sur l'inférence de la cinétique de réaction dans la combustion, couvrant l'inférence des règles, l'analyse de sensibilité et l'inférence bayésienne.
