Un algorithme dérivé de l'algorithme de Metropolis

Bernard Schnetzler

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Un algorithme dérivé de l'algorithme de Metropolis

机译：一种源自Metropolis算法的算法

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Résumé

La physique statistique et la modélisation stochastique en économie partagent les mêmes bases mathématiques, données par la distribution de Gibbs, mais les systèmes présentent des caractéristiques très différentes. Un système économique type peut ainsi être décrit par une statistique de Bose–Einstein avec un petit nombre d'états non dégénérés et une ? température ? infinitésimale ; il se trouve ainsi dans des conditions où l'approximation de la configuration la plus probable devient invalide. Par conséquent, le calcul de la solution exacte nécessite le recours à un algorithme de Metropolis, qui estime une distribution de Gibbs. On propose ici un algorithme infiniment plus efficace. Sur des petits systèmes pour lesquels la distribution moyenne sur l'ensemble canonique peut être établie, on compare cette distribution aux solutions calculées.

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摘要

经济学中的统计物理和随机造型共享相同的数学基础，由GIBB分布给出，但系统具有非常不同的特性。因此，典型的经济体系可以通过少量非退化状态和一个少量的非退化状态来描述统计学的经济体系？温度？无穷小;因此，这在最可能配置的近似无效的条件下。因此，确切解决方案的计算需要使用大都市的算法，估计GIBBS分布。在这里，我们提出了一种无限更有效的算法。在可以建立规范集上平均分布的小系统上，将该分布与计算的解决方案进行比较。 ]]>

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来源
《Comptes rendus. Mathematique》 |2017年第10期|共7页
作者
Bernard Schnetzler;
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作者单位

IFSTTAR – LICIT;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 fre
中图分类数学;
关键词

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