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Convergence d’un algorithme de type Metropolis pour une distribution cible bimodale
(2017-09-27)
Nous présentons dans ce mémoire un nouvel algorithme de type Metropolis-Hastings dans lequel la distribution instrumentale a été conçue pour l'estimation de distributions cibles bimodales. En fait, cet algorithme peut être ...
Partition adaptative de l’espace dans un algorithme MCMC avec adaptation régionale
(2018-10-18)
La simulation de variables aléatoires provenant de lois multimodales par des méthodes MCMC présente des défis particuliers. Les algorithmes adaptatifs utilisés pour faire face à ces distributions cherchent à faire le bon ...
Recyclage des candidats dans l'algorithme Metropolis à essais multiples
(2014-05-20)
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 ...
MCMC adaptatifs à essais multiples
(2019-10-30)
Ce mémoire a pour but d'intégrer une composante adaptative au sein des algorithmes Metropolis à essais multiples (MTM) qui sont un cas particulier des méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les méthodes MCMC ...