Monte Carlo: Optimisation et estimation

Cette séance de cours couvre les aspects d'optimisation et d'estimation des méthodes Monte Carlo, en mettant l'accent sur les groupes et les estimateurs Bayes-optimaux. Il explique le processus d'optimisation et de minimisation des erreurs dans le contexte de l'erreur carrée moyenne et des distributions postérieures. L'instructeur discute de la dérivation et de l'application des chaînes Monte Carlo Markov (MCMC) à travers des exemples comme Metropolis-Hastings MC. La séance de cours souligne l'importance des techniques d'échantillonnage, de l'échantillonnage uniforme et de la distribution postérieure dans les simulations de Monte Carlo. Il s'inscrit également dans la mise en oeuvre pratique du MCMC, y compris l'initialisation, les mises à jour de spin et les interactions locales sur le terrain, afin d'obtenir des estimations précises.