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随机分析（stochastic calculus）是概率论的一个分支。主要内容有伊藤积分、随机微分方程（又包括随机偏微分方程和倒向随机微分方程）等等。最近大量应用于金融数学。
随机性模型是指含有随机成份的模型。与确定性模型的不同可以很好地用以下例子解释：在赌场里赌大小，如果有人认为三次连开大第四次必然开小，那么此人所用的既是确定性模型。但是常识告诉我们第四次的结果并不一定与之前的结果相关联。在19世纪科学界深深地被黑天鹅效应和卡尔·波普尔的批判理性主义所影响。所以现代自然科学都以统计与归纳法作为理论基础。大体说统计学是适用确定性模型与随机性模型作比较的一门学科。
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OOPSLA的主题包括面向对象编程相关的系统，语言和应用。如同其他的会议一样，OOPSLA有各方面的议题，同时召开许多研讨会。所以它对不同的人有着不同的意义。与一些会议相比，它显得更加地具有学术性，因为博士生会在会议上针对自己的论文做学术报告以建立声望。但它还不能和一些最重要的学术会议相提并论。
OOPSLA是由计算机协会下的Special Interest Group for Programming Languages （SIGPLAN）赞助和支持。第一届OOPSLA于1986在美国俄勒冈州的波特兰举办。
OOPSLA的举办地每年都会变化，会议活动安排也会变化。以前它曾经既包含学术报告会，也包括实践经验的比较性总结报告，以及各种座谈，研讨会和指导课程。
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泽巴赫也是麦迪逊大学（威斯康星）、斯特拉斯堡大学、慕尼黑大学、凯泽斯劳滕大学、法兰克福大学、加州理工学院和马克斯·普朗克生物无机化学研究所的客座教授。
主要研究新合成策略、β-多肽的制备和结构研究、(R)-3-羟基丁酸的寡聚体的合成及应用前景、光学活性树状物的合成以及有机钛化合物反应性和选择性。他对极性翻转的概念也有很大贡献，Corey-Seebach反应即是以他的名字命名。
泽巴赫是新瑞士化学会和德国、英国、日本、美国类似组织的成员，也是列奥伯蒂纳自然科学研究院和在美因茨的科学和文学学院的成员。
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