Explore les mesures quantiques projectives, la formulation du système-mètre, les résultats observables et le couplage entre les systèmes et les compteurs.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Explore la probabilité en mécanique quantique, en se concentrant sur les résultats de mesure et le rôle de la conscience dans la détermination des perceptions.
Couvre la complexité et l'apprenabilité dans les systèmes quantiques complexes, en se concentrant sur les avantages quantiques dans l'apprentissage et la prédiction des propriétés des états quantiques.
Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.
Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
Explore un modèle de Markov de premier ordre à laide dun exemple de source ensoleillée-pluie, démontrant comment les événements passés influencent les résultats futurs.
