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.
Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
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 des modèles stochastiques pour les communications, couvrant la moyenne, la variance, les fonctions caractéristiques, les inégalités, diverses variables aléatoires discrètes et continues, et les propriétés de différentes distributions.
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 les implications de l'expérience Luria-Delbrck sur les mécanismes évolutifs et l'importance des probabilités dans la compréhension des données biologiques.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
Explore le concept d'entropie exprimée en bits et sa relation avec les distributions de probabilité, en se concentrant sur le gain et la perte d'informations dans divers scénarios.
Couvre le caractère aléatoire et l'information dans les données biologiques, en se concentrant sur des variables aléatoires discrètes et leur quantification.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris les distributions, les propriétés et les attentes des variables aléatoires.
