Discute du hasard dans l'auto-organisation sociale, explorant son rôle dans les processus démocratiques et les défis de la représentation et de l'exactitude.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Explore la construction de 'Internet Computer' et 'Beyond Blockchains', couvrant WebAssembly, algorithmes de consensus, réplication de machine d'état, et les défis dans la dérivation aléatoire.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Déplacez-vous dans la causalité dans un monde indéterministe, défiant les points de vue traditionnels et explorant les implications de la physique quantique sur le hasard et la réalité.
Explore la distribution aléatoire à l'aide de Drand, couvrant les outils cryptographiques, l'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les applications pratiques dans les systèmes blockchain.
Déplacez-vous dans la délégation classique du calcul quantique, en discutant des défis et des questions ouvertes dans la vérification des appareils quantiques.
Explore l'entropie, le caractère aléatoire et la quantification de l'information dans l'analyse des données biologiques, y compris les neurosciences et la prédiction de la structure des protéines.
Explore les primitives cryptographiques fondamentales, les modèles de sécurité et la relation entre la sécurité de déchiffrement et la sécurité de récupération des clés.
Explore l'impact des fluctuations thermiques à l'échelle cellulaire, en mettant l'accent sur le caractère aléatoire dans les processus biologiques et la distribution de l'énergie cinétique dans les molécules de gaz.
Plonge dans les principes de symétrie et de conservation en biologie cellulaire, en soulignant l'importance de l'énergie, de l'entropie et de la modélisation computationnelle.
Explore la correspondance en ligne dans des environnements en évolution, en abordant les défis et les solutions pour adapter les algorithmes à l'évolution des données.
Couvre le caractère aléatoire et l'information dans les données biologiques, en se concentrant sur des variables aléatoires discrètes et leur quantification.
Introduit des exercices Jupyter sur la confidentialité différentielle, couvrant les générateurs aléatoires, la compréhension de l'impact d'intrusion de données, et les applications pratiques.
Explore les preuves mathématiques historiques, les problèmes de décision, les systèmes de déductibilité, les preuves probabilistes et quantiques, et les systèmes de preuve interactifs.
