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.
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.
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.
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.
Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
