Séances de cours associées à Chaînes Markov à temps discret: Absorber les chaînes Exemples

Modèles stochastiques: Absorber les chaînes Markov Exemples

Couvre des exemples d'absorption des chaînes Markov dans un temps discret.

Chaînes Markov à temps discret: Absorber les chaînes Exemples

Couvre des exemples de chaînes absorbantes dans des chaînes Markov à temps discret.

Couvre les fonctions eigen quantiques et l'importance de la commutation A et B pour le même ensemble de fonctions eigen.

Méthodes numériques : Runge-Kutta Rapprochement

Couvre la méthode Runge-Kutta pour l'approximation des solutions d'équations différentielles.

Chaînes Markov à temps continu: Chaînes réversibles

Couvre les chaînes Markov en continu, en mettant l'accent sur les chaînes réversibles et leurs propriétés.

Chaînes Markov à temps discret: Définitions

Couvre les définitions et les probabilités d'état des chaînes Markov à temps discret.

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Couvre les définitions et les probabilités d'état des chaînes Markov à temps discret.

Équations quantiques Langevines

Couvre la dérivation des équations quantiques Langevin et le formalisme entrée-sortie dans les systèmes quantiques ouverts.

Modèles stochastiques pour les communications: Chaînes Markov à temps discret - Premier temps de passage

Explore les chaînes Markov à temps discret, en mettant l'accent sur les probabilités de temps de premier passage et les solutions minimales.

Modèles stochastiques pour les communications: Chaînes Markov à temps discret - Temps d'absorption

Discute des chaînes Markov à temps discret et du temps d'absorption dans les systèmes de communication.

Mesure des valeurs propres observables

Couvre la mesure des valeurs propres observables et l'importance des ensembles orthonormaux complets.

Chaînes Markov à temps continu: Chaînes réversibles

Couvre les chaînes de Markov réversibles à temps continu et leurs propriétés.

Modèles stochastiques pour les communications: Chaînes Markov à temps discret - Premier temps de passage

Explore les chaînes Markov à temps discret, en mettant l'accent sur le concept du premier temps de passage dans les systèmes de communication.

Processus stochastiques en continu : Système linéaire

Couvre l'analyse des processus stochastiques continus dans le contexte des systèmes linéaires.

Régression linéaire et régression logistique

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

Codes Calderbank-Steane-Shor

Explore les codes Calderbank-Steane-Shor, les codes classiques, la correction d'erreurs, les codes CSS et la protection des états contre les erreurs.

Quantum Mécanique: Hilbert Espace et opérateurs

Couvre les concepts fondamentaux de la mécanique quantique, en mettant l'accent sur les espaces et les opérateurs Hilbert.

Théorie des perturbations quantiques

Introduit la théorie de perturbation quantique et son approche systématique pour résoudre les systèmes quantiques perturbés.

Chaînes Markov : Exemples de chaînes ergonomiques

Couvre des modèles stochastiques pour les communications, se concentrant sur les chaînes Markov à temps discret.

Chaînes Markov à temps continu : processus de naissance et de décès

Explore les chaînes de Markov en continu en mettant l'accent sur les processus de naissance et de mort.