Numerical Methods For Astrophysics 2025/2026

-- Variabili casuali;
-- Processi di Bernoulli, Gauss, Poisson;
-- Stime di parametri; Proprieta dei stimatori (bias, variance), funzione di verosomiglianza,
informazione di Fisher, stimatore dei minimi quadrati;
-- Approccio bayesiano: priors, posteriors;
-- Approssimazioni di funzioni (non) parametrici;
-- Campionamento, filtering, analisi spettrale dei segnali;
-- Rappresentazioni sparse (basi di Fourier, wavelet, curvelets);
-- Problemi inversi e risoluzioni (non) lineare: algoritmi di denoising, separazione di sorgenti,
deconvoluzione di Point-Spread Function

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Fonte: GOMP