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Distributions de nombres aléatoires non uniformes : exemples et méthodes
Explore les distributions de nombres aléatoires non uniformes, les exemples, les méthodes et les techniques de génération.
Échantillonnage de Gibbs : Annealing simulé
Couvre le concept d'échantillonnage de Gibbs et son application dans le recuit simulé.
Simulation et optimisation : Processus de Poisson et nombres aléatoires
Explore les pièges de simulation, les nombres aléatoires, les distributions discrètes et continues, et l'intégration Monte-Carlo.
Générateurs de nombres aléatoires: Modulo Generator
Explore les générateurs de nombres aléatoires sur les ordinateurs, en se concentrant sur le générateur Modulo et les critères pour les nombres pseudo-aléatoires.
Distributions non uniformes : méthodes de génération
Explore les méthodes pour générer des distributions non uniformes, y compris la méthode de rejet de von Neumann et le théorème de la limite centrale.
Concepts de base de la statistique: Peser trois objets
Couvre les concepts statistiques de base, les intervalles de confiance, la distribution t et les stratégies d'étude expérimentale.
Échantillonnage corrélé et non corrélé
Explique l'échantillonnage corrélé et non corrélé pour générer des variables aléatoires avec des fonctions de poids données.
Monte Carlo Simulation : Lennard-Jones Liquide
Couvre la simulation Monte Carlo d'un liquide Lennard-Jones.
Monte Carlo: Optimisation et estimation
Explore l'optimisation et l'estimation dans les méthodes Monte Carlo, en mettant l'accent sur les groupes Bayes-optimal et les estimateurs.
Traitement approximatif des requêtes: BlinkDB
Introduit BlinkDB, un cadre pour le traitement approximatif des requêtes à l'aide de techniques d'échantillonnage.