, ,

کتاب طراحی بهینه با استفاده از الگوریتم‌های MCMC

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 طراحی بهینه با استفاده از الگوریتم‌های MCMC

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

موضوع میانی: مهندسی (Engineering)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر بهینه سازی و MCMC
  • 2. مبانی احتمالات و آمار
  • 3. مفهوم فضای حالت
  • 4. نمونه برداری تصادفی
  • 5. مفهوم توزیع هدف
  • 6. مفهوم توزیع پیشنهادی
  • 7. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 8. گام اول: پیشنهاد
  • 9. گام دوم: پذیرش یا رد
  • 10. محاسبه نسبت پذیرش
  • 11. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 12. اهمیت توزیع پیشنهادی
  • 13. توزیع پیشنهادی متقارن
  • 14. توزیع پیشنهادی نامتقارن
  • 15. مثال های عملی Metropolis-Hastings
  • 16. کاربرد در توزیع های پیچیده
  • 17. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 18. مفهوم نمونه برداری شرطی
  • 19. تفاوت Gibbs با Metropolis-Hastings
  • 20. مراحل Gibbs Sampling
  • 21. مثال های عملی Gibbs Sampling
  • 22. کاربرد در مدل های بیزی
  • 23. کاربرد در مدل های گرافیکی
  • 24. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 25. مفهوم انرژی و نیرو
  • 26. حرکت هامیلتونی
  • 27. انتگرال گیری عددی
  • 28. انتگرال گیری از مسیر
  • 29. شبیه سازی دینامیکی
  • 30. انتخاب گام زمانی
  • 31. انتخاب تعداد گام ها
  • 32. مزایای HMC
  • 33. معایب HMC
  • 34. کاربرد HMC در یادگیری ماشین
  • 35. کاربرد HMC در فیزیک آماری
  • 36. الگوریتم Slice Sampling
  • 37. مفهوم برش در توزیع
  • 38. نمونه برداری از برش
  • 39. مزایای Slice Sampling
  • 40. معایب Slice Sampling
  • 41. کاربرد Slice Sampling
  • 42. الگوریتم Sequential Monte Carlo (SMC)
  • 43. مفهوم فیلترینگ ذرات
  • 44. نمونه برداری بازنمونه گیری (Resampling)
  • 45. اهمیت بازنمونه گیری
  • 46. انواع روش های بازنمونه گیری
  • 47. کاربرد SMC در تخمین حالت
  • 48. کاربرد SMC در فیلترینگ
  • 49. کاربرد SMC در بهینه سازی
  • 50. بهینه سازی با استفاده از MCMC
  • 51. مفهوم تابع هزینه
  • 52. مفهوم تابع انرژی
  • 53. تبدیل تابع هزینه به توزیع احتمال
  • 54. بهینه سازی تابعی با MCMC
  • 55. بهینه سازی پارامترها با MCMC
  • 56. طراحی بهینه پارامترها
  • 57. طراحی بهینه ساختار
  • 58. طراحی بهینه توپولوژی
  • 59. طراحی بهینه فرایند
  • 60. مثال های طراحی بهینه با MCMC
  • 61. طراحی بهینه سازه ها
  • 62. طراحی بهینه قطعات مکانیکی
  • 63. طراحی بهینه مدارات الکترونیکی
  • 64. طراحی بهینه الگوریتم ها
  • 65. طراحی بهینه شبکه ها
  • 66. طراحی بهینه سیستم های کنترل
  • 67. طراحی بهینه مواد
  • 68. طراحی بهینه معماری
  • 69. طراحی بهینه رابط کاربری
  • 70. طراحی بهینه تجربه کاربری
  • 71. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 72. معیارهای همگرایی
  • 73. نمودارهای trace
  • 74. نمودارهای autocorrelation
  • 75. آزمون Gelman-Rubin
  • 76. آزمون Geweke
  • 77. کاهش همبستگی نمونه ها
  • 78. تنظیم پارامترهای MCMC برای همگرایی سریع
  • 79. استفاده از چندین زنجیره MCMC
  • 80. شروع از نقاط مختلف
  • 81. warm-up period
  • 82. نمونه برداری با نرخ پذیرش مطلوب
  • 83. تنظیم گام پیشنهادی
  • 84. تنظیم پارامترهای HMC
  • 85. تنظیم پارامترهای SMC
  • 86. بهبود کارایی MCMC
  • 87. استفاده از توزیع های پیشنهادی بهتر
  • 88. استفاده از نمونه برداری شرطی
  • 89. استفاده از نمونه برداری متوازی
  • 90. استفاده از نمونه برداری توزیع شده
  • 91. استفاده از روش های کاهش واریانس
  • 92. استفاده از Importance Sampling
  • 93. استفاده از Stratified Sampling
  • 94. استفاده از Quasi-Monte Carlo
  • 95. پیاده سازی MCMC
  • 96. کتابخانه های نرم افزاری MCMC
  • 97. PyMC3
  • 98. Stan
  • 99. JAGS
  • 100. BUGS

📚 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 طراحی بهینه با استفاده از الگوریتم‌های MCMC”

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

پیمایش به بالا