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Research talks;Combinatorics;Computer Science;Probability and Statistics
Markov chain Monte Carlo methods have become ubiquitous across science and engineering to model dynamics and explore large combinatorial sets. Over the last 20 years there have been tremendous advances in the design and analysis of efficient sampling algorithms for this purpose. One of the striking discoveries has been the realization that many natural Markov chains undergo phase transitions, whereby they abruptly change from being efficient to inefficient as some parameter of the system is modified. Generating functions can offer an alternative approach to sampling and they play a role in showing when certain Markov chains are efficient or not. We will explore the interplay between Markov chains, generating functions, and phase transitions for a variety of combinatorial problems, including graded posets, Boltzmann sampling, and 3-colorings on $Z^{2}$.
Markov chain Monte Carlo methods have become ubiquitous across science and engineering to model dynamics and explore large combinatorial sets. Over the last 20 years there have been tremendous advances in the design and analysis of efficient sampling algorithms for this purpose. One of the striking discoveries has been the realization that many natural Markov chains undergo phase transitions, whereby they abruptly change from being efficient to ...
60C05 ; 68R05 ; 60J20
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- 215 p.
ISBN 978-0-387-98557-2
The IMA volumes in mathematics and its applications , 0102
Localisation : Colloque 1er étage (MINN)
analyse numérique # mécanique statistique # structure de la matière # équilibre # méthode de Monte-Carlo # chaîne de Markov # polymère # somme de variables aléatoires indépendantes # marche aléatoire
82B41 ; 82B80 ; 60J15 ; 60J20 ; 82C41 ; 82C80 ; 82D60
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ISBN 978-3-540-07802-9
Lecture notes in biomathematics , 0011
Localisation : Colloque 1er étage (MAIN)
biomathematique # processus stochastic # theorie des graphes
60J20 ; 60J85 ; 76Z05 ; 92A05 ; 92A15
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Research talks;Probability and Statistics
Low-dimensional compartment models for biological systems can be fitted to time series data using Monte Carlo particle filter methods. As dimension increases, for example when analyzing a collection of spatially coupled populations, particle filter methods rapidly degenerate. We show that many independent Monte Carlo calculations, each of which does not attempt to solve the filtering problem, can be combined to give a global filtering solution with favorable theoretical scaling properties under a weak coupling condition. The independent Monte Carlo calculations are called islands, and the operation carried out on each island is called adapted simulation, so the complete algorithm is called an adapted simulation island filter. We demonstrate this methodology and some related algorithms on a model for measles transmission within and between cities.
Low-dimensional compartment models for biological systems can be fitted to time series data using Monte Carlo particle filter methods. As dimension increases, for example when analyzing a collection of spatially coupled populations, particle filter methods rapidly degenerate. We show that many independent Monte Carlo calculations, each of which does not attempt to solve the filtering problem, can be combined to give a global filtering solution ...
60G35 ; 60J20 ; 62M02 ; 62M05 ; 62M20 ; 62P10 ; 65C35
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Research School;Mathematics in Science and Technology;Probability and Statistics
Dans une première partie, je présenterai différentes problématiques liées à des statistiques d'occurrences de mots dans des génomes et décortiquerai plus en détail la question de savoir comment détecter si un mot a une fréquence d'apparition significativement anormale dans une séquence. Dans une deuxième partie, je présenterai différentes extensions pour tenir compte du fait qu'un motif d'ADN fonctionnel n'est pas toujours un " mot ", mais qu'il peut avoir une structure plus complexe qui nécessite le développement de nouvelles méthodes statistiques.
Dans une première partie, je présenterai différentes problématiques liées à des statistiques d'occurrences de mots dans des génomes et décortiquerai plus en détail la question de savoir comment détecter si un mot a une fréquence d'apparition significativement anormale dans une séquence. Dans une deuxième partie, je présenterai différentes extensions pour tenir compte du fait qu'un motif d'ADN fonctionnel n'est pas toujours un " mot ", mais qu'il ...
92C40 ; 62P10 ; 60J20 ; 92C42
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- x; 174 p.
ISBN 978-1-108-44198-8
London mathematical society lecture note series , 0445
Localisation : Collection 1er étage
chaîne de Markov # ingénierie # génomique # processus de Markov # semi-chaîne de Markov cachée
60-02 ; 60J10 ; 60J20 ; 60K15
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- xxiv; 487 p.
ISBN 978-3-642-54615-0
Mathématiques & applications , 0075
Localisation : Collection 1er étage
processus stochastique # théorie des probabilités # statistique bayésienne # traitement du signal # combinatoire énumérative # optimisation combinatoire # physique quantique
37A50 ; 46N30 ; 60H99 ; 60J20 ; 60J25 ; 60J60 ; 60J75 ; 62L20 ; 60-02 ; 60G05 ; 00A69
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- vi; 141 p.
ISBN 978-3-11-046086-5
Localisation : Ouvrage RdC (ERGO)
théorie ergodique # système dynamique # proximal # distal # flot minimal # cocycle # valeur essentielle # principe d'invariance # dilemme du prisonnier # comportement coopératif stable # stratégie de Markov # stratégie de déterminant zéro # équation de Press-Dyson # jeu d'évolution
37-06 ; 54H20 ; 37A05 ; 60F05 ; 37A25 ; 91A05 ; 60J20 ; 37J50 ; 70H99 ; 37C45 ; 00B15
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- xvi; 387 p.
ISBN 978-3-540-44213-4
Applications of mathematics , 0027
Localisation : Ouvrage RdC (WINK)
analyse d'images # champ aléatoire # méthode de Monte Carlo # traitement d'image # simulation # échantillonage # chaîne de Markov # algorithme de Metropolis # texture # réseau de neurones # tomographie # estimation de paramètres
62H35 ; 62M40 ; 68U20 ; 65C05 ; 65C40 ; 65Y05 ; 60J20 ; 60K35 ; 68U10 ; 68-02 ; 65K10 ; 93E10
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- 224 p.
ISBN 978-0-521-86559-3
Cambridge monographs on applied and computational mathematics
Localisation : Ouvrage RdC (CUCK)
statistiques # apprentissage # approximation
60J20 ; 68T05 ; 68Q32 ; 41-XX
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- 205 p.
ISBN 978-0-387-29335-6
International series in operations research & management science , 0083
Localisation : Ouvrage Rdc (CHIN)
processus de Markov # chaîne de Markov # file d'attente # application # model # internet # remanufacturage # ADN
60-01 ; 60J10 ; 60J20 ; 60J27 ; 60K25
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- 232 p.
ISBN 978-3-528-06986-5
Advances lectures in mathematics
Localisation : Ouvrage RdC (BEHR)
probabilité # chaîne de Markov # chaîne irréductible # marche aléatoire # mélangeance # temps d'arrêt # groupe fini # méthode de couplage
60J10 ; 60-01 ; 60J20
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