Signaux neurobiologiques: Traitement et classification

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (32)

Page 3 sur 4

Chaînes Markov à temps discret: Définitions

Couvre les définitions et les probabilités d'état des chaînes Markov à temps discret.

Chaînes Markov à temps discret: Définitions

Couvre les définitions et les probabilités d'état des chaînes Markov à temps discret.

Chaînes Markov: Introduction et propriétés

Couvre l'introduction et les propriétés des chaînes Markov, y compris les matrices de transition et les processus stochastiques.

Simulation stochastique : Génération de processus Markov

Couvre la génération des processus de Markov et de Poisson en simulation stochastique.

Inégalités de probabilité

Explore les inégalités de probabilité, les types de convergence et les fonctions génératrices de moment pour l'approximation de la distribution.

Distributions invariantes: Chaînes Markov

Explore les distributions invariantes, les états récurrents et la convergence dans les chaînes de Markov, y compris des applications pratiques telles que PageRank dans Google.

Chaînes Markov: Propriétés et attentes

Explore les propriétés, les attentes et la récurrence des chaînes de Markov dans les processus de Poisson.

Markov Chains: Probabilités de transition

Explore les chaînes de Markov, les matrices de transition, la distribution et les promenades aléatoires.

Chaînes Markov : Exemples de chaînes ergonomiques

Couvre des modèles stochastiques pour les communications, se concentrant sur les chaînes Markov à temps discret.

Chaînes Markov et applications Algo

Couvre les chaînes de Markov, l'algorithme Metropolis, la dynamique de Glauber et la dynamique des bains de chaleur.