Séance de cours
Chaînes et applications Markov
Séances de cours associées (70)
Chaînes et algorithmes de Markov
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.
Formes harmoniques et surfaces de Riemann
Explore les formes harmoniques sur les surfaces de Riemann, couvrant l'unicité des solutions et l'identité bilinéaire de Riemann.
Processus de détermination des points et extrapolation
Couvre les processus de point déterminant, le sinus-processus et leur extrapolation dans différents espaces.
Analyse numérique: systèmes implicites
Couvre les schémas implicites dans l'analyse numérique pour résoudre les équations différentielles partielles.
Intégration de formes différentielles
Couvre l'intégration de formes différentielles sur des variétés lisses, y compris les concepts de formes fermées et exactes.
Propriétés de mélange des systèmes de préservation des mesures infinies
Explore les propriétés de mélange des systèmes de conservation de mesures infinies, en mettant l'accent sur les suspensions, les transformations de Govers et le gaz Lorentz.
Distributions et dérivés
Couvre les distributions, les dérivés, la convergence et les critères de continuité dans les espaces de fonctions.
Théorème Ergodique: Preuve et Applications
Explique la preuve du théorème ergodique et le concept de répétition positive dans les chaînes de Markov.
Probabilités et processus stochastiques
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Formes harmoniques : théorème principal
Explore les formes harmoniques sur les surfaces de Riemann et l'unicité des solutions aux équations harmoniques.