Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.
Explore l'ionisation d'impact dans la physique des plasmas et le modèle de marche aléatoire comme un défi clé dans la compréhension du confinement des plasmas.
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.
Explore l'équation de Boltzmann sans collision, les fonctions de distribution, les théorèmes de Jean, les résonances, les orbites chaotiques et les équilibres dans les systèmes stellaires.
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