Couvre les méthodes Monte Carlo, la réduction de la variance et le contrôle optimal stochastique, explorant les techniques de simulation, l'efficacité et la dynamique d'investissement.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
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.
Explore Markov Chain Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension et l'optimisation des fonctions à l'aide de l'algorithme Metropolis-Hastings.
Couvre le cours de simulations stochastiques, le modèle de file d'attente G/G/1, la finance computationnelle, les statistiques, la physique et l'inférence bayésienne.
Explore la méthode Monte Carlo pour le rayonnement thermique, couvrant les faisceaux d'énergie radiative, le flux, les relations de surface, les facteurs de vue et le calcul de l'échange radiatif.
Couvre la chaîne Markov Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension, en discutant des défis, des avantages et des applications comme le problème Knapsack et la cryptographie.
Couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible.