Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible.
Couvre les méthodes de calcul des systèmes moléculaires à température finie, en mettant l'accent sur l'échantillonnage stochastique et les simulations d'évolution du temps.
Explore la méthode d'approximation de la diffusion pour résoudre le RTE dans l'optique tissulaire, en mettant l'accent sur ses limitations et applications, ainsi que les aspects pratiques des simulations Monte Carlo.
Explore les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en mettant l'accent sur l'utilisation de variables aléatoires auxiliaires et de moyennes d'échantillons pour améliorer l'efficacité.
