Couvre les indicateurs de relief globaux, les modèles d'altitude, la pente, l'orientation, la courbure et les indices morphologiques pour la description du terrain.
Explore les procédures d'échantillonnage pour analyser les phénomènes géographiques continus et leur importance dans la réduction de l'incertitude de prédiction.
Souligne l'importance des espaces vecteurs dans le traitement des signaux, offrant un cadre unifié pour différents types de signaux et la conception du système.
Couvre les variables discrètes dans les systèmes d'information géographique et leurs propriétés géométriques, y compris l'arrangement spatial et l'autocorrélation.
Couvre la théorie du traitement du signal numérique, y compris l'échantillonnage, les méthodes de transformation, la numérisation et les contrôleurs PID.
Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Explore la méthode d'échantillonnage de fréquence pour approximer les filtres idéaux, utiles pour le prototypage rapide mais manquant de contrôle fin sur les erreurs.
Couvre les méthodes d'échantillonnage de l'altitude et de mesure de l'altitude en utilisant le nivellement, la photogrammétrie et le LiDAR dans les systèmes d'information géographique.
