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- L'algorithme de Metropolis-Hastings à sauts réversibles ou méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov à sauts réversibles (RJMCMC) est un algorithme d'échantillonage dérivé de la Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov et considérée comme une extension de l'algorithme de Metropolis-Hastings. Inventée en 1995 par Peter Green, elle comprend un paramètre de donnée dimensionnelle de valeur non fixe qui peut varier entre différentes itérations des chaînes de Markov, alors que les modèles précédents ne permettaient que des données dimensionnelles pré-établies. (fr)
- L'algorithme de Metropolis-Hastings à sauts réversibles ou méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov à sauts réversibles (RJMCMC) est un algorithme d'échantillonage dérivé de la Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov et considérée comme une extension de l'algorithme de Metropolis-Hastings. Inventée en 1995 par Peter Green, elle comprend un paramètre de donnée dimensionnelle de valeur non fixe qui peut varier entre différentes itérations des chaînes de Markov, alors que les modèles précédents ne permettaient que des données dimensionnelles pré-établies. (fr)
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- Daniel Stevens (fr)
- Ilya Mandel (fr)
- Will M. Farr (fr)
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- licence CC-BY-4.0 (fr)
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- https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rsos.150030|titre=An efficient interpolation technique for jump proposals in reversible-jump Markov chain Monte Carlo calculations (fr)
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- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/|2=traduction partielle (fr)
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- L'algorithme de Metropolis-Hastings à sauts réversibles ou méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov à sauts réversibles (RJMCMC) est un algorithme d'échantillonage dérivé de la Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov et considérée comme une extension de l'algorithme de Metropolis-Hastings. Inventée en 1995 par Peter Green, elle comprend un paramètre de donnée dimensionnelle de valeur non fixe qui peut varier entre différentes itérations des chaînes de Markov, alors que les modèles précédents ne permettaient que des données dimensionnelles pré-établies. (fr)
- L'algorithme de Metropolis-Hastings à sauts réversibles ou méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov à sauts réversibles (RJMCMC) est un algorithme d'échantillonage dérivé de la Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov et considérée comme une extension de l'algorithme de Metropolis-Hastings. Inventée en 1995 par Peter Green, elle comprend un paramètre de donnée dimensionnelle de valeur non fixe qui peut varier entre différentes itérations des chaînes de Markov, alors que les modèles précédents ne permettaient que des données dimensionnelles pré-établies. (fr)
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- Reversible-jump Markov chain Monte Carlo (en)
- Algorithme de Metropolis-Hastings à sauts réversibles (fr)
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