کتاب ملاحظات محاسباتی در RJMCMC با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ملاحظات محاسباتی در RJMCMC

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: نمونه‌گیری قابل برگشت (Reversible Jump MCMC - RJMCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ملاحظات محاسباتی در RJMCMC
  • 2. بررسی چالش‌های محاسباتی RJMCMC
  • 3. پیچیدگی محاسباتی در RJMCMC: تحلیل و ارزیابی
  • 4. محاسبه نسبت پذیرش در RJMCMC
  • 5. بهینه‌سازی نسبت پذیرش: تکنیک‌های افزایش کارایی
  • 6. انتخاب توزیع پیشنهادی مناسب در RJMCMC
  • 7. تاثیر توزیع پیشنهادی بر زمان همگرایی
  • 8. تکنیک‌های تطبیقی برای توزیع پیشنهادی
  • 9. محاسبه احتمال انتقال (Transition Probability) در RJMCMC
  • 10. روش‌های تقریب احتمال انتقال
  • 11. بررسی روش‌های مبتنی بر شبکه برای محاسبه احتمال انتقال
  • 12. محاسبه دترمینان ماتریس ژاکوبین در RJMCMC
  • 13. روش‌های عددی برای محاسبه دترمینان ماتریس ژاکوبین
  • 14. استفاده از روش‌های مونت‌کارلو برای تقریب دترمینان
  • 15. مقایسه روش‌های مختلف محاسبه دترمینان ماتریس ژاکوبین
  • 16. ملاحظات مربوط به حافظه در RJMCMC
  • 17. مدیریت حافظه در RJMCMC برای داده‌های بزرگ
  • 18. بهینه‌سازی مصرف حافظه در RJMCMC
  • 19. استفاده از ساختارهای داده‌ای کارآمد در RJMCMC
  • 20. تکنیک‌های موازی‌سازی در RJMCMC
  • 21. موازی‌سازی در سطح داده (Data Parallelism)
  • 22. موازی‌سازی در سطح مدل (Model Parallelism)
  • 23. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در RJMCMC
  • 24. بهینه‌سازی کد RJMCMC برای پردازنده‌های چند هسته‌ای
  • 25. ارزیابی عملکرد RJMCMC: معیارهای کلیدی
  • 26. معیارهای همگرایی در RJMCMC
  • 27. تشخیص مشکلات همگرایی در RJMCMC
  • 28. روش‌های بهبود همگرایی در RJMCMC
  • 29. آزمایش‌های تشخیصی برای بررسی صحت RJMCMC
  • 30. تحلیل حساسیت RJMCMC به پارامترهای الگوریتم
  • 31. انتخاب پارامترهای مناسب برای RJMCMC
  • 32. تنظیم خودکار پارامترهای RJMCMC
  • 33. پیاده‌سازی RJMCMC در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
  • 34. RJMCMC در R: بستهٔ adaptMCMC
  • 35. RJMCMC در Python: کتابخانهٔ emcee
  • 36. RJMCMC در Stan: زبان مدل‌سازی آماری
  • 37. کاربردهای RJMCMC در مدل‌سازی آماری
  • 38. RJMCMC در مدل‌های انتخاب متغیر (Variable Selection)
  • 39. RJMCMC در مدل‌های تغییر ساختار (Change-Point Models)
  • 40. RJMCMC در مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 41. آینده RJMCMC: چالش‌ها و فرصت‌ها
تگ‌ها: Bayesian computation Bayesian statistics Jacobian MCMC Monte Carlo RJMCMC statistical modeling آمار بیزی بهینه‌سازی پذیرش توزیع پیشنهادی محاسبات بیزی موازی‌سازی نمونه‌گیری مارکوف همگرایی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.