Ce projet académique vise à minimiser et analyser des données statistiques à travers des méthodes de vraisemblance et de génération de pseudo-données. Il permet aux utilisateurs de créer des jeux de données simulés, de calculer des fonctions de vraisemblance et de visualiser les résultats sous forme de graphiques. Destiné à des travaux pratiques en physique ou en statistique, il facilite l'apprentissage des méthodes d'optimisation et d'analyse de données.

Outil dédié à l'inférence de paramètres via l'algorithme d'approximation du bruit linéaire filtré pour le calcul de vraisemblance. Permet de modéliser et analyser des processus stochastiques en utilisant des méthodes statistiques avancées pour des applications en science des données ou en physique théorique.

Prototype exploratoire visant à évaluer l'efficacité de la vectorisation pour accélérer les calculs de vraisemblance dans le domaine de l'astrophysique. Ce projet teste des méthodes numériques innovantes pour optimiser l'analyse statistique de données, notamment dans le cadre de l'étude des rayons gamma.