Récurrence positive: distributions invariantes

Séances de cours associées (32)

Page 2 sur 4

Couvre les chaînes de Markov, les chaînes couplées et leurs applications, en soulignant l'importance de l'irréductibilité.

Couvre l'application des chaînes de Markov et des algorithmes pour l'optimisation des fonctions et les colorations des graphes.

Couvre des exemples de chaîne Markov Monte Carlo et des méthodes d'estimation des erreurs.

Couvre la théorie et les applications des chaînes de Markov dans la modélisation de phénomènes aléatoires et la prise de décision sous incertitude.

Couvre des modèles stochastiques pour les communications, se concentrant sur les chaînes Markov à temps discret.

Explore l'entropie quantique dans les chaînes Markov et les états Bell, mettant l'accent sur l'enchevêtrement.

Explore les chaînes de Markov, le modèle Ising, l'algorithme Metropolis et la dynamique Glauber.

Couvre l'interprétation de l'équation de Lindblad et sa partie unitaire dans les gaz quantiques.

Couvre les chaînes de Markov, l'algorithme Metropolis, la dynamique de Glauber et la dynamique des bains de chaleur.

Explore les chaînes de Markov et les applications d'algorithmes, y compris la simulation exacte et les algorithmes Propp-Wilson.