Séance de cours

Techniques de Monte Carlo : Échantillonnage et Simulation

Dans cours
DEMO: et esse sunt irure
Reprehenderit culpa velit nulla sint anim. Cupidatat mollit quis ad deserunt dolor qui eu ex proident minim amet amet amet elit. Nostrud sint ipsum anim fugiat.
Connectez-vous pour voir cette section
Description

Cette séance de cours couvre les techniques de Monte Carlo pour l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergodicité, l'équilibre et l'acceptation de Metropolis. Il explique comment générer des points répartis en fonction d'une distribution cible, l'importance d'un équilibre détaillé et les défis de l'acceptation / rejet dans les déménagements Metropolis.

Enseignant
reprehenderit non officia mollit
Duis Lorem aliquip do fugiat eiusmod officia et mollit ad dolore Lorem. Est laborum pariatur ad ut eu ad cupidatat ipsum. Cillum est id nisi Lorem. Irure consequat culpa esse anim voluptate adipisicing nisi officia laborum ut cillum sit aute in. Ea ullamco non adipisicing eiusmod exercitation labore sunt velit sint aliqua duis do deserunt. Proident aliquip veniam incididunt fugiat quis adipisicing nostrud irure. Duis minim cillum consectetur mollit magna commodo qui consectetur dolor aliquip exercitation.
Connectez-vous pour voir cette section
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Séances de cours associées (34)
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.
Processus de détermination des points et extrapolation
Couvre les processus de point déterminant, le sinus-processus et leur extrapolation dans différents espaces.
Théorie du MCMC
Couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et discute des conditions de convergence, du choix de la matrice de transition et de l'évolution de la distribution cible.
Échantillonnage de Gibbs : Annealing simulé
Couvre le concept d'échantillonnage de Gibbs et son application dans le recuit simulé.
Renseignements quantitatifs
Explore l'opérateur CHSH, l'auto-test, les eigenstates et la quantification du hasard dans les systèmes quantiques.
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.