Explore l'échantillonnage d'importance dans les calculs de Monte Carlo, en mettant l'accent sur les changements variables et la sélection de la distribution pour plus d'efficacité.
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.
Couvre le calcul des observables au moyen de distributions de probabilités et l'importance d'un échantillonnage efficace de l'importance dans les simulations.
Explore l'échantillonnage d'importance à travers un changement de variable pour accélérer les calculs de Monte Carlo et discute de l'impact sur les estimations stochastiques et l'échelle de variance.
Explore les techniques de Monte Carlo pour l'échantillonnage et la simulation, couvrant l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergonomie, l'équilibrage et l'acceptation de Metropolis.
