Couvre l'analyse et l'estimation de la stabilité dans les systèmes de contrôle en réseau, y compris l'impact des intervalles d'échantillonnage et des retards.
Explore la compensation des retards de transmission dans les paramètres de contrôle à distance pour assurer la stabilité des systèmes de contrôle en réseau.
Couvre les méthodes Monte Carlo, la réduction de la variance et le contrôle optimal stochastique, explorant les techniques de simulation, l'efficacité et la dynamique d'investissement.
Explore le contrôle décentralisé des microgrilles DC, des contrôleurs PnP, des inégalités explicites et de la stabilité dans le suivi de tension et le partage du courant.
Explore l'analyse de la stabilité des systèmes de contrôle en réseau dans le cadre d'abandons stochastiques de paquets, en mettant l'accent sur la stabilité moyenne carrée et les implications pratiques.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
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.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Explore la théorie de la distribution des estimateurs des moindres carrés dans un modèle linéaire gaussien, en mettant l'accent sur la construction des intervalles de précision et de confiance.
