Explore l'entrelacement des familles de polynômes et des graphiques de Ramanujan à un côté, en se concentrant sur leurs propriétés et leurs méthodes de construction.
Couvre les tests d'identité polynomiale à l'aide d'oracles et d'évaluations ponctuelles aléatoires, avec des applications dans la théorie des graphes et les aspects algorithmiques.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
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.
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 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.
Couvre les méthodes Monte Carlo pour simuler la diffusion d'une seule particule dans des matériaux cimentaires, y compris les fonctions aléatoires et les générateurs de nombres.
Discuter du compromis entre les variables biaisées dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre la complexité du modèle et l'exactitude des prédictions.
Couvre le caractère aléatoire et l'information dans les données biologiques, en se concentrant sur des variables aléatoires discrètes et leur quantification.
