Markov Chain Monte Carlo

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (32)

Page 2 sur 4

Inégalités de probabilité

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

Attente conditionnelle : Grouper le lemme

Explore l'attente conditionnelle, le lemme de regroupement et la loi des grands nombres.

Eléments de statistiques: Insuffisance de mémoire, Processus stationnaires, Estimation à l'aide de MLE

Explore le manque de mémoire dans les distributions, les processus stationnaires et l'estimation à l'aide de MLE.

Loi des grands nombres : Convergence forte

Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.

Chaînes de Markov: Réversibilité et distribution stationnaire

Explore la réversibilité dans les chaînes de Markov et son impact sur la distribution stationnaire, en soulignant la complexité des chaînes non réversibles.

NISQ et IBM Q

Explore les appareils NISQ et IBM Q, couvrant les circuits quantiques bruyants, les technologies qubit et le développement d'algorithmes quantiques.

Équation de Lindblad

Couvre l'interprétation de l'équation de Lindblad et sa partie unitaire dans les gaz quantiques.

Markov Chains: Réversibilité et Convergence

Couvre les chaînes de Markov, en mettant l'accent sur la réversibilité, la convergence, l'ergonomie et les applications.

Les chaînes de Markov : théorie et applications

Couvre la théorie et les applications des chaînes de Markov dans la modélisation de phénomènes aléatoires et la prise de décision sous incertitude.

Nombre de visites prévues dans l'État

Couvre le critère de récurrence dans des chaînes infinies en fonction du nombre attendu de visites dans un état.