Confidence bands for Brownian motion and applications to Monte Carlo simulation [PDF]
, 2006 Minimal area regions are constructed for Brownian paths and perturbed Brownian paths. While the theoretical optimal region cannot be obtained in closed form, we provide practical confidence regions based on numerical approximations and local time ...
W. S. Kendall +6 more
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Aprendizagem estrutural de redes bayesianas pelo método de Monte Carlo e cadeias de Markov [PDF]
, 2013 Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2013.Esta dissertação aborda a aplicação dos métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov na ...
Costa, Felipe Schneider
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Multilevel Monte Carlo for continuous time Markov chains, with applications in biochemical kinetics [PDF]
, 2012 We show how to extend a recently proposed multi-level Monte Carlo approach to the continuous time Markov chain setting, thereby greatly lowering the computational complexity needed to compute expected values of functions of the state of the system to a ...
Anderson, David, Higham, Desmond
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Uma métrica fuzzy para aprendizagem de estruturas de redes bayesianas pelo método de Monte Carlo e cadeias de Markov [PDF]
, 2014 Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014.A aprendizagem de estrutura de redes bayesianas (RB) a partir dos dados é considerada uma tarefa ...
Crotti Junior, Ademar
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SMCTC : sequential Monte Carlo in C++ [PDF]
, 2009 Sequential Monte Carlo methods are a very general class of Monte Carlo methods for sampling from sequences of distributions. Simple examples of these algorithms are used very widely in the tracking and signal processing literature.
Johansen, Adam M., Adam M. Johansen
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Computing the Cramer-Rao bound of Markov random field parameters: Application to the Ising and the Potts models [PDF]
, 2013 This letter considers the problem of computing the Cramer–Rao bound for the parameters of a Markov random field. Computation of the exact bound is not feasible for most fields of interest because their likelihoods are intractable and have intractable ...
Batatia, Hadj +8 more
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Simulação Monte Carlo via Cadeias de Markov Aplicada à Previsão Hidrológica Probabilística [PDF]
, 2017 O objetivo deste trabalho é desenvolver um método probabilístico de previsão de vazão com o uso dos algoritmos de amostragem de Monte Carlo via Cadeias de Markov e dos conceitos da inferência bayesiana.
UFPR, Alana Renata Ribeiro
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Speculative moves : multithreading Markov Chain Monte Carlo programs [PDF]
, 2008 The increasing availability of multi-core and multi-processor architectures provides new opportunities for improving the performance of many computer simulations.
Bhalerao, Abhir +2 more
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On the containment condition for adaptive Markov Chain Monte Carlo algorithms [PDF]
, 2009 This paper considers ergodicity properties of certain adaptive Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms for multidimensional target distributions, in particular Adaptive Metropolis and Adaptive Metropolis-within-Gibbs.
Rosenthal, Jeffrey S. (Jeffrey Seth) +2 more
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Curvas de crescimento em codornas de corte e postura: uma perspectiva Bayesiana
Semina: Ciências Agrárias, 2017 O objetivo deste trabalho foi avaliar a qualidade de ajuste dos modelos não lineares aos dados, utilizando o melhor modelo para descrever as curvas de crescimento corporal, comparando os parâmetros obtidos para gênero e uma linhagem de codornas de corte (
Robson Marcelo Rossi +3 more
doaj