Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et discute des conditions de convergence, du choix de la matrice de transition et de l'évolution de la distribution cible.
Explore la limitation de la distribution dans les chaînes de Markov et les implications de l'ergodicité et de l'apériodicité sur les distributions stationnaires.
Explore le couplage des chaînes de Markov et la preuve du théorème ergodique, en mettant l'accent sur la convergence des distributions et les propriétés de la chaîne.
Explore la réversibilité dans les chaînes de Markov et son impact sur la distribution stationnaire, en soulignant la complexité des chaînes non réversibles.
Explore la théorie de l'algorithme de classement des pages, la vitesse de convergence, les chaînes ergonomiques, l'écart spectral et des exemples de chaînes.
