Filtre de Monte Carlo
Transfert d'apprentissage par un filtre séquentiel de Monte Carlo : application à la spécialisation d'un détecteur de piétons
... un filtre sé- quentiel de Monte Carlo pour la spécialisation d’un classi- fieur quelconque à un domaine ...Ce filtre nous permet de sélectionner les exemples d’une base d’apprentissage qui ...
9
Contributions aux méthodes de Monte Carlo et leur application au filtrage statistique
... de notre algorithme SMCMC, y compris la densité de proposition basée sur le gradient, ce qui permet une comparaison équitable des deux algorithmes. Pour d’avantage de comparaisons avec des algorithmes existants, nous ...
167
Étude des artefacts en tomodensitométrie par simulation Monte Carlo
... que la qualité de l’image dépend du filtre utilisé au moment de la rétroprojection. En CBCT, les images reconstruites par FDK peuvent présenter d’importantes distorsions selon l’axe perpendiculaire au plan de ...
101
Comment on "Sequential Quasi-Monte Carlo Sampling"
... Comment on “Sequential Quasi-Monte Carlo Sampling” Pierre L’Ecuyer DIRO, Universit ´e de Montr ´eal, Canada Gerber and Chopin combine SMC with RQMC to accelerate convergence. They apply RQMC as in the ...
3
Monte-Carlo and Domain-Deformation Sensitivities
... k e = 0.5. Estimations of the absorbed radiative intensity density and its sensitivity are obtained for 2.10 6 realizations N of the corresponding Monte-Carlo weight function. Figure 4 displays the results ...
9
Line-sampling-based Monte Carlo method
... for Monte Carlo neutronics calculations in reactors and other systems of complex geometry Proceedings of the Conference on Applications of Computing Methods to Reactor Problems [2] Skullerud H 1968 Journal ...
4
Variance Analysis for Monte Carlo Integration
... Sampling, Monte Carlo Integration, Fourier Analysis, Spherical Harmonics, Global Illumination 1 Introduction Numerical integration schemes such as Monte Carlo methods are widely used in high ...
15
Utilisation de la recherche arborescente Monte-Carlo au Hex
... algorithme Monte-Carlo, l’algorithme Monte- Carlo utilisant les simulations aléatoires de B gagnait largement contre l’algorithme utilisant les simulations aléatoires de ...de ...
21
Score Bounded Monte-Carlo Tree Search
... In the following example, we assume the outcomes to be reals from [0, 1] and for sake of simplicity the Q function is assumed to be the mean of random playouts. Figure 2 shows an artificial tree with given bounds and ...
12
Monte Carlo Methods and stochastic approximations
... dans la simulation Monte Carlo. Ensuite, nous avons d evelopp e une version adaptative, dans laquelle la variance est r eduite dynamiquement au cours des it erations Monte Carlo. En n, ...
130
Monte Carlo method and sensitivity estimations
... existing Monte Carlo algorithms are trivial to implement even if the formal integration is not explicit: (1) identifying the Monte Carlo weight expression, and (2) deriving it as a function of ...
11
Stochastic Quasi-Newton Langevin Monte Carlo
... 1: LTCI, CNRS, Télécom ParisTech, Université Paris-Saclay, 75013, Paris, France 2: Department of Computer Engineering, Bo˘gaziçi University, 34342, Bebek, ˙Istanbul, Turkey Abstract Recently, Stochastic Gradient Markov ...
11
Monte Carlo Estimates of Domain-Deformation Sensitivities
... new Monte Carlo method to address any average observable, the sensitivities of this average to all physical parameters can be simulta- neously ...existing Monte Carlo method can be simply ...
4
Étude de la formation et de l'évolution de nanostructures par méthodes Monte Carlo
... algorithme Monte Carlo basé sur ARTn (que nous présenterons au chapitre suivant) semble également indiquer qu’un tel échantillonnage dresse un portrait réaliste du paysage ...
178
A Monte-Carlo Method for Optimal Portfolios
... of the hedging components of optimal portfolios. One of our procedures relies on a variance-stabilizing transformation of the underlying process which eliminates stochastic integrals from the representation of Malliavin ...
50
On variable splitting for Markov chain Monte Carlo
... [9] M. Vono, N. Dobigeon, and P. Chainais, “Split-and-augmented Gibbs sampler - Application to large-scale inference problems,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 67, no. 6, pp. 1648–1661, Jan. 2019. [10] L. J. Rendell, ...
3
Population Monte Carlo for Ion Channel Restoration
... The simulation of the Gamma process is based on an importance sampling scheme, using a hidden Markov representation of the ion channel model.. We study through this model the degeneracy [r] ...
15
Etude de l'nteration electon-matiere par methode monte carlo
... I.5 .4. 1 . Nombres aléatoires et pseudo-aléatoires : Nous avons vu que la méthode Monte Carlo est basée sur l’utilisation des nombres aléatoires, c'est-à-dire tirés au sort. Cette expression nous éloigne ...
134
Introduction d'orbitales corrélées dans les approches Monte-Carlo quantiques
... Chapitre 7 Coût calculatoire de la fonction d’onde multi-Jastrow Comme nous l’avons vu précédemment, la fonction d’onde multi-Jastrow a un contenu physique beaucoup plus pertinent que la fonction d’onde usuelle. ...
278
Construction d'ensembles de points basée sur des récurrences linéaires dans un corps fini de caractéristique 2 pour la simulation Monte Carlo et l'intégration quasi-Monte Carlo
... appliquer du tempering à la sortie du générateur. Habituellement, la matrice B est une matrice de plein rang k. La matrice Y est la matrice qui détermine le nombre de bits de résolution [r] ...
389