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Masterarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Mathematik - Stochastik, Note: 1.0, Universität Bielefeld, Sprache: Deutsch, Abstract: 1 Grundlagen zu Markov-Ketten§1.1 Definition§1.2 Irreduzibilität und Aperiodizität§1.3 Stationäre Verteilungen und Reversibilität§1.3.1 Existenz der stationären Verteilung§1.3.2 Reversibilität einer Verteilung§1.4 Konvergenzsatz§1.4.1 Konvergenz gegen die stationäre Verteilung§1.4.2 Eindeutigkeit der stationären Verteilung§§2 Metropolis-Hastings Algorithmu§2.1 Allgemeine Beschreibung des Metropolis-Hastings Algorithmus§2.2 Implementierung des Metropolis-Algorithmus im Beispiel der Exponentialverteilung§2.3 Fehler-Abschätzung im Beispiel der Exponetialverteilung§§3 Gibbs-Sampler§3.1 Allgemeine Beschreibung des Gibbs-Samplers§3.2 Implementierung des Gibbs-Sampler Beispiels§3.3 Verallgemeinerung auf q-Färbungen§§4 Approximate counting§4.1 Problemstellung§4.2 Existenz-Theorem§4.3 Beweis: erster Teil§4.4 Beweis: zweiter Teil§4.5 Implementierung§§5 Literatur§§6 Quelltexte§6.1 Metropolis-Hastings Algorithmus§6.2 Gibbs-Sampler§6.3 Approximate-Counting Algorithmus

Parametry knihy

• Plný název: Markov Chain Monte Carlo Methoden
• Autor: Thomas Plehn
• Jazyk: Němčina
• Vazba: Brožovaná
• Počet stran: 60
• EAN: 9783640355129
• ISBN: 3640355121
• ID: 01621979
• Nakladatelství: Grin Publishing
• Hmotnost: 91 g
• Rozměry: 210 × 148 × 4 mm
• Datum vydání: 25. June 2009

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