Discute de l'application des méthodes de Monte Carlo dans l'analyse du rayonnement thermique, en se concentrant sur les fonctions de probabilité et les techniques d'intégration numérique.
Couvre la dérivation des solutions formelles à l'équation de transfert radiatif et discute de la diffusion isotrope, de l'épaisseur optique et des applications de la méthode Monte Carlo.
Explore les facteurs de vision spéculaire et l'échange radiatif entre les surfaces grises partiellement spéléculaires, y compris les taux de transfert d'énergie et l'échange de surface non gris.
Explore les bases de la conduction thermique dans les solides, couvrant la loi de Fourier, la conductivité thermique, la conservation de l'énergie et les applications pratiques.
Explore des solutions analytiques et Monte Carlo pour le transfert de chaleur radiative dans des milieux de diffusion isotrope à l'équilibre radiatif entre les parois grises et diffuses.
Explore l'émissivité, l'absorptivité et la réflectivité des surfaces, y compris les propriétés spectrales et directionnelles, les lois de réciprocité et des exemples pratiques.
Explore le transfert radiatif de chaleur par des propriétés de surface telles que l'émissivité, l'absorptivité, la réflectivité et la transmissivité, en soulignant leur importance dans les applications de transfert de chaleur.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Discute des propriétés radiatives et de l'échange de chaleur entre les surfaces, en mettant l'accent sur les concepts théoriques et les applications pratiques dans les calculs de transfert d'énergie.
