Séance de cours
Modèle linéaire généralisé : Optimisation et approximation
Séances de cours associées (32)
Modèle de subcube aléatoire
Introduit le modèle de subcube aléatoire (RSM) pour les problèmes de satisfaction des contraintes, explorant sa structure, les transitions de phase et le gel variable.
Estimation des points dans les statistiques
Couvre le concept d'estimation ponctuelle dans les statistiques, en se concentrant sur les méthodes d'estimation des paramètres inconnus à partir d'un échantillon donné.
Physique statistique des grappes
Explore la physique statistique des clusters, en se concentrant sur la complexité et le comportement d'équilibre.
Modèle d'identification aléatoire du champ : aperçu et analyse
Fournit une analyse approfondie du modèle d'Ising de champ aléatoire, couvrant la description du modèle, l'entropie libre et l'algorithme de champ moyen.
Physique statistique: Lunettes de spin et optimisation
Explore le modèle Curie-Weiss, les lunettes de spin et les problèmes d'optimisation en physique statistique.
Coloration graphique: aléatoire vs symétrique
Comparer la coloration aléatoire et symétrique des graphiques en termes de coloration et d'équilibre des amas.
Propagation des croyances sur les arbres
Explore la propagation des croyances sur les arbres, discutant des marges des cavités, des algorithmes de transmission de messages et du calcul de l'entropie libre.
Analyse du degré de liberté
Explore le degré d'analyse de la liberté, la redondance et la réconciliation des données dans la modélisation et l'optimisation des processus.
Stratégies d'optimisation de l'énergie
Couvre les options de brainstorming pour les changements de fonctionnement intelligents, la récupération de chaleur, et les performances du panneau PV.
Cavité et méthodes variationnelles
Explore la méthode de la cavité pour le modèle d'Ising de run-fill et la méthode variationnelle pour approximer la distribution de Boltzmann.