Chaînes de Markov: Applications et méthodes d'échantillonnage
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Couvre les fondamentaux des chaînes de Markov et de leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur la coloration correcte et l'algorithme Metropolis.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
Explore la propagation de la croyance dans les modèles graphiques, les graphiques de facteurs, les exemples de verre de spin, les distributions de Boltzmann et les propriétés de coloration des graphiques.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
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.
Couvre la preuve du théorème ARV de Bourgain, en se concentrant sur lensemble fini de points dans un espace semi-métrique et lapplication de lalgorithme ARV pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique.
