post de niche mais une grande partie des probabilités de premier cycle / des processus stochastiques consiste à travailler avec des distributions qui ont des représentations inférieures d'un certain modèle mais possèdent des propriétés analytiques assez intéressantes (par exemple, Gamma) Je soupçonne que cette exigence a disparu avec Cursor et que nous nous concentrerons sur des modèles purement computationnels qui maximisent l'adéquation à la réalité par rapport à la tractabilité analytique. Cela a probablement été la norme parmi les ingénieurs pendant de nombreuses années (? je soupçonne mais je n'en suis pas sûr) mais deviendra maintenant la norme dans toutes les disciplines mathématiques grâce à Cursor comme "D'accord, échantillonne juste à partir de Lognormal 75 % du temps et Pareto(a=3.5) 25 % du temps et laisse-moi voir à quoi cela ressemble" Cela peut être complètement évident pour les ingénieurs mais c'est une énorme avancée pour ceux d'entre nous qui ont étudié l'économie / toute discipline de modélisation avant 2020 et qui ont dû résoudre ces choses à la main et étaient extrêmement limités dans les modèles que nous pouvions construire en conséquence