Optimisation et simulation

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Optimisation et simulation

Couvre les techniques d'optimisation et de simulation pour dessiner à partir de distributions multivariées et traiter des corrélations.

Chaînes Markov : Simulation et optimisation

Explore les chaînes Markov, Metropolis-Hastings, et la simulation à des fins d'optimisation, soulignant l'importance de l'ergonomie dans la simulation variable efficace.

Chaînes et algorithmes de Markov

Couvre l'application des chaînes de Markov et des algorithmes pour l'optimisation des fonctions et les colorations des graphes.

Simulation et optimisation : Processus de Poisson et nombres aléatoires

Explore les pièges de simulation, les nombres aléatoires, les distributions discrètes et continues, et l'intégration Monte-Carlo.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

Optimisation et simulation : Inférence bayésienne

Explore l'inférence bayésienne, le problème de knapsack, et la prédiction à l'aide des méthodes Markov Chain Monte Carlo.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Chaîne Monte Carlo: Motivation et Algorithme

Explore la motivation et l'algorithme derrière la méthode Monte Carlo Chain.

Algorithme Metropolis : Optimisation et approche probabiliste

Couvre l'algorithme Metropolis pour une optimisation approximative en utilisant des chaînes paresseuses et en explorant efficacement l'espace d'état.

Optimisation des systèmes énergétiques

Explore la modélisation, l'optimisation et l'analyse des coûts des systèmes énergétiques pour des opérations efficaces.