Des Résultats théoriques sur les algorithmes Monte Carlo par chaînes de Markov

Résumé : Nous discutons des algorithmes Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC), et surtout de comment les résultats théoriques peuvent aider avec leur utilisation. Nous présentons un théorème qui donne des bornes quantitatives sur leur distance à la distribution stationnaire. Nous discutons aussi des algorithmes adaptatifs, et d'un théorème qui donne des conditions qui assurent qu'ils convergent vers la distribution stationnaire (ce qui n'est pas vrai en général).
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:21:36
Dernière modification le : lundi 25 mai 2009 - 10:12:31
Document(s) archivé(s) le : lundi 15 octobre 2012 - 10:57:06

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Jeffrey Rosenthal. Des Résultats théoriques sur les algorithmes Monte Carlo par chaînes de Markov. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386786〉

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