Chaînes de Markov: Applications et méthodes d'échantillonnage

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Description

Cette séance de cours couvre les bases des chaînes de Markov, y compris les principaux concepts tels que la distribution d'état, les chaînes ergodiques et l'échantillonnage d'importance. Il explore également les applications algorithmiques et les méthodes d'échantillonnage telles que Monte Carlo et l'échantillonnage de rejet.

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Proximité ontologique

Mathématiques

Mathématiques discrètes: Théorie des graphes

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Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.