Séance de cours

Simulation stochastique : Techniques de réduction de la variance

Dans cours
DEMO: duis id duis adipisicing
Anim velit consectetur ullamco laborum. In voluptate do ipsum ex nisi aliqua nostrud enim et magna ad nisi magna nulla. Dolor ut ipsum dolore veniam incididunt occaecat consectetur. Amet esse nisi laboris culpa reprehenderit dolore do deserunt anim laboris deserunt nulla.
Connectez-vous pour voir cette section
Description

Cette séance de cours couvre la simulation stochastique et les techniques de réduction de la variance, en se concentrant sur la génération de distributions variables et auxiliaires de Courra. Il traite du résultat des modèles stochastiques, des hypothèses et de lidée derrière la génération de distributions auxiliaires. L'instructeur explique l'importance des noyaux de transition et des changements de dérive pour les processus stochastiques.

Enseignant
magna mollit laboris fugiat
Incididunt ipsum reprehenderit eu reprehenderit deserunt ex eiusmod est eu. Ut aliqua dolore irure enim fugiat amet cillum. Enim ipsum eu sint ex labore tempor nisi minim minim sint excepteur Lorem culpa eiusmod. Mollit sunt minim incididunt ex excepteur est. Enim excepteur adipisicing do ex id cillum proident proident mollit elit mollit. Sunt ut anim eu velit.
Connectez-vous pour voir cette section
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Séances de cours associées (31)
Markov Chain Monte Carlo
Couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible.
Estimer le temps de relaxation: variance et chaînes
Couvre l'estimation du temps de relaxation dans les chaînes et l'importance de la taille des échantillons.
Ergodicité géométrique : diagnostics de convergence
Couvre le concept d'ergodicité géométrique dans le contexte du diagnostic de convergence pour les chaînes de Markov.
Estimation des erreurs dans LHS
Couvre l'estimation des erreurs dans l'échantillonnage hypercube latin, en soulignant l'importance d'une estimation précise de la variance.
Markov Chains: Réversibilité et Convergence
Couvre les chaînes de Markov, en mettant l'accent sur la réversibilité, la convergence, l'ergonomie et les applications.
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.