Séance de cours
Chaînes Markov : Simulation et optimisation
Description
Cette séance de cours couvre les concepts des chaînes Markov, de l'algorithme Metropolis-Hastings et des techniques de simulation pour l'optimisation. Il explique les propriétés des processus de Markov, les distributions stationnaires, et comment simuler des variables aléatoires à l'aide des chaînes de Markov. Des exemples illustrent l'application de ces concepts à la modélisation des processus de dégradation et au calcul des probabilités stationnaires. L'instructeur souligne l'importance de l'ergonomie dans les chaînes de Markov pour simuler efficacement les variables aléatoires.
Source officielle
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.