Vecteurs aléatoires gaussiens : Génération conditionnelle

Cette séance de cours couvre la génération de vecteurs aléatoires gaussiens, en se concentrant sur les distributions conditionnelles. L'instructeur explique comment générer des vecteurs avec des composantes spécifiques basées sur des valeurs observées, soulignant l'importance de factoriser les matrices de covariance. Différentes techniques pour générer à partir de distributions conditionnelles sont discutées, y compris la correction des vecteurs générés à partir de processus inconditionnels. La séance de cours se penche également sur les processus gaussiens, définissant les processus gaussiens comme des collections de variables aléatoires avec des distributions gaussiennes. L'instructeur explique le concept de fonctions de covariance définies positives et comment elles sont essentielles pour définir les processus gaussiens. La séance de cours se termine par un exemple pratique de génération d'un pont brownien en tant que processus gaussien conditionnel.