Explore les réseaux d'attraction et les généralisations du modèle Hopfield en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la recherche de mémoire et la convergence dynamique.
Explore les martingales dans les systèmes stochastiques, en mettant l'accent sur l'analyse formelle, l'analyse des terminaisons et la vérification de la stabilité.
Explore l'ergonomie spatiale pour les SPDE, couvrant les formulations de base, les effets initiaux des données, et les résultats sur l'ergonomie et le CLT.
Explore la théorie classique du champ moyen, les interactions locales, et des exemples comme les modèles SIR individuels et la formation de gouttes de pluie.
Explore le modèle de Hopfield stochastique, les neurones bruyants, les probabilités de tir, la récupération de mémoire et les équations de chevauchement dans les réseaux d'attraction.
Explore la prédiction linéaire, les filtres optimaux, les signaux aléatoires, la stationnarité, l'autocorrélation, la densité spectrale de puissance et la transformée de Fourier dans le traitement du signal.
Couvre les techniques de simulation stochastique et de réduction de la variance, en se concentrant sur la génération de distributions variables et auxiliaires de Courra.
Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.
