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Concept

Méthode de rejet

Séances de cours associées (32)

Chaînes Monte Carlo Markov

Couvre les chaînes Monte Carlo Markov et les algorithmes d'échantillonnage pour les configurations d'essai itératives.

Boltzmann Machine

Introduit la machine Boltzmann, couvrant la cohérence d'attente, le regroupement des données, et les fonctions de distribution de probabilité.

Optimisation du menu personnalisé

Explore les méthodes bayésiennes dans la modélisation de choix pour l'optimisation de menu personnalisée et la prédiction de choix individuel.

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.

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.

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.

Statistiques et conception expérimentale

Explore la probabilité conditionnelle, les études de Framingham, la taille de l'effet, le test t et l'erreur d'échantillonnage dans les statistiques.

Probabilités et processus stochastiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.

Chaîne de Markov Monte Carlo: Échantillonnage par refus Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'échantillonnage de rejet pour générer des valeurs d'échantillon à partir d'une distribution cible, ainsi que l'inférence bayésienne à l'aide de MCMC.

Méthodes d'acceptation-rejet: Techniques avancées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes avancées d'acceptation-rejet, l'échantillonnage à partir de la distribution normale et la génération de variables aléatoires multivariées.

MCMC avec Metropolis Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la mise en œuvre de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) avec l'algorithme Metropolis pour l'échantillonnage à partir de distributions postérieures.

Échantillonnage important : Monte Carlo Estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre un échantillonnage important pour une estimation Monte Carlo efficace des valeurs attendues en utilisant une nouvelle distribution pour réduire la variance.