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Chaînes Markov à temps continu : définitions et probabilités d'état
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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.
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.
Inégalités de probabilité
Explore les inégalités de probabilité, les types de convergence et les fonctions génératrices de moment pour l'approximation de la distribution.
Markov Chains: Distributions stationnaires
Explore les chaînes de Markov et les distributions stationnaires, en soulignant l'importance de les identifier pour améliorer la convergence.
Random Walks: Retourne les probabilités dans les dimensions du treillis
Couvre des promenades aléatoires sur un réseau, en se concentrant sur les probabilités de retour et leur dépendance à la dimensionnalité.
Les chaînes de Markov : défis et surprises
Explore les défis et les surprises dans les chaînes de Markov, en analysant la convergence, le regroupement d'états et les probabilités de transition.
Chaînes Markov: Ergodicité et distribution stationnaire
Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.
Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires
Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.
Chaîne de Markov: Configuration Échantillonnage
Introduit le concept d'un processus et d'une chaîne de Markov dans l'échantillonnage de configuration.
Introduction à la convexité
Présente les concepts clés de la convexité et ses applications dans différents domaines.