Recyclage des candidats dans l'algorithme Metropolis à essais multiples
Les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCCM) sont des méthodes servant à échantillonner à partir de distributions de probabilité. Ces techniques se basent sur le parcours de chaînes de Markov ayant pour lois stationnaires les distributions à échantillonner. Étant donné leur facilité d’ap...
Main Author: | Groiez, Assia |
---|---|
Other Authors: | Bédard, Mylène |
Language: | fr |
Published: |
2014
|
Subjects: | |
Online Access: | http://hdl.handle.net/1866/10853 |
Similar Items
-
Recyclage des candidats dans l'algorithme Metropolis à essais multiples
by: Groiez, Assia
Published: (2014) -
Étude de la performance d’un algorithme Metropolis-Hastings avec ajustement
directionnel
by: Mireuta, Matei
Published: (2012) -
Étude de la performance d’un algorithme Metropolis-Hastings avec ajustement
directionnel
by: Mireuta, Matei
Published: (2012) -
Uma abordagem bayesiana para o mapeamento de QTLS utilizando o método MCMC com saltos reversíveis A bayesian approach to map QTLs using reversible jump MCMC
by: Joseane Padilha da Silva, et al.
Published: (2009-08-01) -
Modeling the Performance of a Baseball Player's Offensive Production
by: Smith, Michael Ross
Published: (2006)