Explore l'échantillonnage d'importance dans les calculs de Monte Carlo, en mettant l'accent sur les changements variables et la sélection de la distribution pour plus d'efficacité.
Couvre les méthodes de calcul des systèmes moléculaires à température finie, en mettant l'accent sur l'échantillonnage stochastique et les simulations d'évolution du temps.
Explore la simulation exacte des diffusions de Wright-Fisher couplées, couvrant la génétique des populations, les réseaux de loci en interaction et les défis de diffusion.
Explore Markov Chain Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension et l'optimisation des fonctions à l'aide de l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
