Mathématiques

Green's Theorem - BSc Physics Series - by Shilpy Bhullar (Hindi/English)

Théorème de Green - Série de Physique BSc - par Shilpy Bhullar (Hindi/Anglais)

Cours 05 - Fonctions d'incidence

Course 05 - Incidence functions

Bayes' theorem

Théorème de Bayes

Multi-Dimensional Gaussian Probability Density Functions

Fonctions de densité de probabilité gaussiennes multidimensionnelles

Cours 07 - Étapes de l'analyse mathématique des modèles, R0 et la taille finale d'une épidémie

Cours 06 - Le modèle de Kermack et McKendrick

Cours 14 - Modèles dans des métapopulations

Cours 04 - Le modèle SIS

Normal forms of proofs in natural deduction II: complexity

Formes normales des preuves en déduction naturelle II : complexité

But what is a convolution?

Mais qu'est-ce qu'une convolution ?

Normal forms of proofs in natural deduction I: existence and uniqueness

Formes normales de preuves en déduction naturelle I : existence et unicité

Researchers thought this was a bug (Borwein integrals)

Les chercheurs pensaient que c'était un bug (intégrales de Borwein)

Qiskit FalllFest CIC-IPN Mexico 2022- Combinatorial optimisation through OpenQAOA

Qiskit FallFest CIC-IPN Mexique 2022- Optimisation combinatoire via OpenQAOA

Introduction to Quadratic Programming

Introduction à la programmation quadratique

History of Mathematical Logic in China: From its beginnings to Tsinghua University

Histoire de la logique mathématique en Chine : de ses débuts à l’Université Tsinghua

Organisation of the course and brief introduction to Mathematical Epidemiology

Organisation du cours et brève introduction à l'épidémiologie mathématique

Introduction to Mathematical Epidemiology: the SIS and Kermack and McKendrick epidemiological models

Introduction à l'épidémiologie mathématique : les modèles épidémiologiques SIS et de Kermack et McKendrick

What makes a great math explanation? | SoME2 results

Qu'est-ce qui fait une grande explication mathématique ? | Résultats de SoME2

How to lie using visual proofs

Comment mentir en utilisant des preuves visuelles

Learning About Quantum States 6: Central Limit Theorems and more for the RSK process on random words

Apprendre sur les états quantiques 6 : Théorèmes de la limite centrale et plus pour le processus RSK sur des mots aléatoires

Learning About Quantum States 5: The Robinson--Schensted--Knuth Algorithm

Découverte des états quantiques 5 : L’algorithme de Robinson-Schensted-Knuth

Olympiad level counting (Generating functions)

Comptage de niveau olympiade (Fonctions génératrices)

Mathematical Epidemiology - Practicum 03 - Analysis and study of stochastic models in R

Épidémiologie mathématique - Practicum 03 - Analyse et étude de modèles stochastiques dans R

Mathematical Epidemiology - Practicum 02 - Model analysis, studying large-scale models in R

Épidémiologie mathématique - Practicum 02 - Analyse de modèles, étude de modèles à grande échelle dans R

Mathematical Epidemiology - Lecture 09 - Some oddities and some recent mathematical models

Épidémiologie mathématique - Conférence 09 - Quelques bizarreries et quelques modèles mathématiques récents

Mathematical Epidemiology - Lecture 07 - Stochastic models

Épidémiologie mathématique - Conférence 07 - Modèles stochastiques

Mathematical Epidemiology - Practicum 01 - Introduction to R, getting data, solving ODE and fitting

Épidémiologie mathématique - Practicum 01 - Introduction à R, obtention de données, résolution d'ODE et ajustement

Mathematical Epidemiology - Lecture 06 - Stochastic aspects in the spread of epidemics

Épidémiologie Mathématique - Conférence 06 - Aspects stochastiques dans la propagation des épidémies

Mathematical Epidemiology - Lecture 04 - Group models

Épidémiologie mathématique - Conférence 04 - Modèles de groupe

UofM - MATH2740 - Lecture 09 - Part 1 - SVD (an example by hand)

UofM - MATH2740 - Lecture 09 - Part 1 - SVD (un exemple à la main)

UofM - MATH2740 - Lecture 07 - Part 1 - Computing and using the QR factorisation

UofM - MATH2740 - Cours 07 - Partie 1 - Calcul et utilisation de la factorisation QR

UofM - MATH2740 - Lecture 06 - Part 2 - QR factorisation (example)

UofM - MATH2740 - Lecture 06 - Part 2 - factorisation QR (exemple)

UofM - MATH 2740 - Lecture 23 - Part 2 - Markov chains in R

UofM - MATH 2740 - Lecture 23 - Part 2 - Chaînes de Markov dans R

UofM - MATH 2740 - Lecture 23 - Part 1- Absorbing Markov chains

UofM - MATH 2740 - Lecture 23 - Part 1- Chaînes de Markov absorbantes

UofM - MATH 2740 - Lecture 22 - Regular Markov chains

UofM - MATH 2740 - Leçon 22 - Chaînes de Markov régulières

UofM - MATH 2740 - Lecture 21 - Part 2 - Markov chains

UofM - MATH 2740 - Lecture 21 - Part 2 - Chaînes de Markov

UofM - MATH 2740 - Lecture 21 - Part 1 - Graph theory (Air transport in MB)

UofM - MATH 2740 - Cours 21 - Partie 1 - Théorie des graphes (Transport aérien au MB)

UofM - MATH 2740 - Lecture 20 - Graph theory (Air transport in MB)

UofM - MATH 2740 - Leçon 20 - Théorie des graphes (Transport aérien au MB)

UofM - MATH 2740 - Lecture 18 - Graph theory (Graph measures 2)

UofM - MATH 2740 - Conférence 18 - Théorie des graphes (Mesures de graphes 2)

UofM - MATH 2740 - Lecture 17 - Part 2 - Graph theory (Graph measures 1)

UofM - MATH 2740 - Cours 17 - Partie 2 - Théorie des graphes (Mesures de graphes 1)