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Concept

Non-uniform random variate generation

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Distributions de nombres aléatoires non uniformes : exemples et méthodes

Explore les distributions de nombres aléatoires non uniformes, les exemples, les méthodes et les techniques de génération.

Échantillonnage de Gibbs : Annealing simulé

Couvre le concept d'échantillonnage de Gibbs et son application dans le recuit simulé.

Simulation et optimisation : Processus de Poisson et nombres aléatoires

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Générateurs de nombres aléatoires: Modulo Generator

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Distributions non uniformes : méthodes de génération

Explore les méthodes pour générer des distributions non uniformes, y compris la méthode de rejet de von Neumann et le théorème de la limite centrale.

Échantillonnage corrélé et non corrélé

Explique l'échantillonnage corrélé et non corrélé pour générer des variables aléatoires avec des fonctions de poids données.

Monte Carlo Simulation : Lennard-Jones Liquide

Couvre la simulation Monte Carlo d'un liquide Lennard-Jones.

Monte Carlo: Optimisation et estimation

Explore l'optimisation et l'estimation dans les méthodes Monte Carlo, en mettant l'accent sur les groupes Bayes-optimal et les estimateurs.

Intégration Monte-Carlo : Rapprochement et variance MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

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Intégration Monte Carlo : Échantillonnage corrélé

Couvre l'intégration Monte Carlo grâce à l'échantillonnage corrélé et à l'échelle d'erreur pour l'intégration de grille.

Échantillonnage corrélé: fonction de poids et chaîne markovienne

Explore l'échantillonnage corrélé, les fonctions de poids, les chaînes markoviennes, l'ergodicité et les marcheurs.

Erreurs dans l'échantillonnage corrélé

Explique les erreurs dans l'échantillonnage corrélé et non corrélé, la fonction de corrélation, le temps et l'analyse de blocage.

Densité des États et inférence bayésienne en mathématiques computationnelles

Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.

Méthodes Monte Carlo: diffusion d'une seule particule MOOC: Sorption et transport dans les matériaux cimentaires

Couvre les méthodes Monte Carlo pour simuler la diffusion d'une seule particule dans des matériaux cimentaires, y compris les fonctions aléatoires et les générateurs de nombres.

Théorie des probabilités : théorème des limites centrales

Explore la théorie des probabilités, la distribution des moyennes et le théorème de la limite centrale.

Chaînes et algorithmes de Markov

Couvre les fondamentaux des chaînes de Markov et de leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur la coloration correcte et l'algorithme Metropolis.

Échantillonnage: Phénomène spatial continu MOOC: Systèmes d’Information Géographique 2

Couvre différentes procédures et propriétés d'échantillonnage spatial dans les systèmes d'information géographique.

Erreurs dans l'échantillonnage: Corrélation et analyse du temps

Explore les erreurs dans l'échantillonnage, les fonctions de corrélation, l'analyse du temps et les techniques de blocage.

Notions de probabilité : théorème de la limite centrale

Couvre la théorie des probabilités de base et le théorème de la limite centrale pour la distribution gaussienne.

Monte Carlo Simulation : Lennard-Jones Liquide

Explore la simulation Monte Carlo d'un liquide Lennard-Jones et l'importance de l'échantillonnage par échantillonnage corrélé.