Séances de cours associées à Markov Chain Games

Couvre l'interprétation de l'équation de Lindblad et sa partie unitaire dans les gaz quantiques.

Couvre le critère de récurrence dans des chaînes infinies en fonction du nombre attendu de visites dans un état.

Explore un modèle de Markov de premier ordre à laide dun exemple de source ensoleillée-pluie, démontrant comment les événements passés influencent les résultats futurs.

NISQ et IBM Q

Explore les appareils NISQ et IBM Q, couvrant les circuits quantiques bruyants, les technologies qubit et le développement d'algorithmes quantiques.

Chaînes Markov: Introduction et propriétés

Couvre l'introduction et les propriétés des chaînes Markov, y compris les matrices de transition et les processus stochastiques.

Random Walks: Retourne les probabilités dans les dimensions du treillis

Couvre des promenades aléatoires sur un réseau, en se concentrant sur les probabilités de retour et leur dépendance à la dimensionnalité.

Inégalités de concentration

Couvre les inégalités de concentration et les méthodes d'échantillonnage pour estimer les distributions inconnues, en mettant l'accent sur les taux d'infection de la population.

Probabilités et statistiques : théorèmes fondamentaux

Explore les théorèmes fondamentaux dans la probabilité et les statistiques, les lois de probabilité conjointes et les distributions marginales.

Chaînes Markov: Ergodicité et distribution stationnaire

Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.

Markov Chains: Distributions stationnaires

Explore les chaînes de Markov et les distributions stationnaires, en soulignant l'importance de les identifier pour améliorer la convergence.

Système Bonus Malus : probabilités de transition Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le système Bonus Malus pour les primes d'assurance et les probabilités de transition en chaîne de Markov.

Modèles stochastiques pour les communications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.

Les chaînes de Markov : théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie et les applications des chaînes de Markov dans la modélisation de phénomènes aléatoires et la prise de décision sous incertitude.

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.

Modèles stochastiques pour les communications: Chaînes Markov à temps discret - Temps d'absorption Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des chaînes Markov à temps discret et du temps d'absorption dans les systèmes de communication.

Modèles stochastiques pour les communications: Chaînes Markov à temps discret - Premier temps de passage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les chaînes Markov à temps discret, en mettant l'accent sur les probabilités de temps de premier passage et les solutions minimales.

Chaînes Markov: Propriétés et attentes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les propriétés, les attentes et la récurrence des chaînes de Markov dans les processus de Poisson.

Chaînes de naissance et de mort: analyse et probabilités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les chaînes de naissance et de mort, les probabilités de réussite et les durées de jeu attendues dans les chaînes de Markov.

Modèles stochastiques: Absorber les chaînes Markov Exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des exemples d'absorption des chaînes Markov dans un temps discret.

Introduction à l'inférence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.