Chaîne de Markov: Configuration Échantillonnage

Cette séance de cours explique le concept d'un processus de Markov et d'une chaîne de Markov dans le contexte de l'algorithme de Metropolis pour générer des configurations aléatoires dans l'espace de configuration avec les poids relatifs corrects de Boltzmann. L'instructeur discute de l'importance de commencer par une configuration initiale appropriée, d'apporter des modifications aléatoires au système et d'accepter ou de rejeter de nouvelles configurations en fonction de leurs poids Boltzmann relatifs.