Méthodes Monte Carlo: Metropolis Algorithm

Simulation numérique des SDE : Monte Carlo et contrôle optimal

Couvre les méthodes Monte Carlo, la réduction de la variance et le contrôle optimal stochastique, explorant les techniques de simulation, l'efficacité et la dynamique d'investissement.

Méthodes numériques stochastiques efficaces

Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.

Techniques de Monte Carlo : Échantillonnage et Simulation

Explore les techniques de Monte Carlo pour l'échantillonnage et la simulation, couvrant l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergonomie, l'équilibrage et l'acceptation de Metropolis.

Échantillonnage à partir de paysages d'énergie rugueuse

Explore les défis et les stratégies d'échantillonnage des paysages énergétiques bruts, en mettant l'accent sur l'intégration de Monte Carlo et les algorithmes de réglage.

Monte Carlo: Optimisation et estimation

Explore l'optimisation et l'estimation dans les méthodes Monte Carlo, en mettant l'accent sur les groupes Bayes-optimal et les estimateurs.