, ,

کتاب اصول و الگوریتم‌های Reflected Hamiltonian Monte Carlo

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب اصول و الگوریتم‌های Reflected Hamiltonian Monte Carlo

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق مکانیک سماوی با پرش‌های معکوس (Reflected Hamiltonian Monte Carlo)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر مونت کارلو هملتونی بازتابی
  • 2. مبانی روش‌های مونت کارلو
  • 3. مفاهیم کلیدی در روش‌های مونت کارلو
  • 4. نمونه‌گیری از توزیع‌های احتمال
  • 5. نیاز به روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 6. معرفی روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 7. مفاهیم اساسی MCMC
  • 8. الگوریتم نمونه‌گیری گام به گام
  • 9. همگرایی در MCMC
  • 10. مشکلات MCMC سنتی
  • 11. معرفی مونت کارلو هملتونی (HMC)
  • 12. مفاهیم فیزیک آماری در HMC
  • 13. هامیلتونی و دینامیک هامیلتونی
  • 14. حرکت ذرات در فضای فاز
  • 15. انرژی پتانسیل و انرژی جنبشی
  • 16. معادله همیلتون
  • 17. معادله حرکت همیلتون
  • 18. مزایای HMC نسبت به MCMC سنتی
  • 19. چالش‌های HMC
  • 20. نیاز به الگوریتم‌های کارآمدتر
  • 21. معرفی مونت کارلو هملتونی بازتابی (RHMC)
  • 22. انگیزه برای RHMC
  • 23. هدف اصلی RHMC
  • 24. تفاوت‌های کلیدی RHMC با HMC
  • 25. اصول دینامیک بازتابی
  • 26. قوانین بازتاب در مرزها
  • 27. نقش بازتاب در حفظ انرژی
  • 28. تأثیر بازتاب بر مسیرهای نمونه‌گیری
  • 29. فرمول‌بندی ریاضی RHMC
  • 30. تعریف هامیلتونی در RHMC
  • 31. تعریف فضای فاز بازتابی
  • 32. تابع پتانسیل در RHMC
  • 33. تابع جنبشی در RHMC
  • 34. معادلات دینامیک بازتابی
  • 35. روش‌های حل عددی دینامیک بازتابی
  • 36. گام زمانی در RHMC
  • 37. انتخاب گام زمانی مناسب
  • 38. تأثیر اندازه گام زمانی بر دقت
  • 39. پایداری عددی در RHMC
  • 40. الگوریتم RHMC گام به گام
  • 41. مراحل پیاده‌سازی RHMC
  • 42. انتخاب نقطه شروع
  • 43. تولید سرعت اولیه
  • 44. انتشار در فضای فاز
  • 45. مدیریت بازتاب در مرزها
  • 46. تصحیح Metropolis-Hastings
  • 47. تابع وزن در RHMC
  • 48. تابع پذیرش Metropolis-Hastings
  • 49. تأثیر پارامترهای RHMC
  • 50. تنظیم پارامترهای دینامیکی
  • 51. تنظیم پارامترهای بازتاب
  • 52. انتخاب مرزهای بازتاب
  • 53. تأثیر تعداد بازتاب‌ها
  • 54. بهبود کارایی RHMC
  • 55. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 56. افزایش نرخ پذیرش
  • 57. استفاده از گام‌های زمانی تطبیقی
  • 58. روش‌های انتگرال‌گیری پیشرفته
  • 59. نقش گشتاورهای بالاتر در RHMC
  • 60. نظریه فیزیک آماری و RHMC
  • 61. ارتباط RHMC با توزیع‌های آماری
  • 62. کاربرد RHMC در مدل‌های احتمالی
  • 63. مدل‌های بیزی و RHMC
  • 64. مدل‌های گرافیکی و RHMC
  • 65. مدل‌های عصبی و RHMC
  • 66. کاربردهای RHMC در یادگیری ماشین
  • 67. بهینه‌سازی پارامترها با RHMC
  • 68. تخمین عدم قطعیت با RHMC
  • 69. تحلیل حساسیت با RHMC
  • 70. مقایسه RHMC با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 71. مقایسه با Metropolis-Hastings
  • 72. مقایسه با HMC استاندارد
  • 73. مقایسه با Gibbs Sampling
  • 74. مقایسه با نمونه‌گیری سایز (Slice Sampling)
  • 75. مزایای RHMC در عمل
  • 76. کارایی در فضاهای با ابعاد بالا
  • 77. توانایی عبور از موانع پتانسیل
  • 78. کاهش زمان همگرایی
  • 79. چالش‌ها و محدودیت‌های RHMC
  • 80. انتخاب پارامترهای مناسب
  • 81. پیچیدگی پیاده‌سازی
  • 82. حساسیت به انتخاب مرزهای بازتاب
  • 83. اثرات جانبی بازتاب
  • 84. تئوری آماری RHMC
  • 85. اثبات همگرایی RHMC
  • 86. اثبات عدم انحراف RHMC
  • 87. آنالیز نرخ پذیرش در RHMC
  • 88. پیوند RHMC با فیزیک آماری کلاسیک
  • 89. مطالعات موردی RHMC
  • 90. کاربرد RHMC در مدل‌های آماری پیچیده
  • 91. کاربرد RHMC در مسائل فیزیک آماری
  • 92. کاربرد RHMC در علوم داده
  • 93. تکنیک‌های پیشرفته در RHMC
  • 94. روش‌های اصلاح دینامیک بازتابی
  • 95. استفاده از چندین مجموعه پارامتر
  • 96. ترکیب RHMC با سایر روش‌ها
  • 97. ابزارها و پیاده‌سازی‌های RHMC
  • 98. کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای RHMC
  • 99. مثال‌های کدنویسی RHMC
  • 100. بهینه‌سازی پیاده‌سازی RHMC

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب اصول و الگوریتم‌های Reflected Hamiltonian Monte Carlo”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا