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33 Beziehungen: A priori, Bayessche Statistik, Beurteilung eines binären Klassifikators, BPP (Komplexitätsklasse), Entscheidbar, Erich Novak, Fehler 1. und 2. Art, Festkörperphysik, Gibbs-Sampling, Hubbard-Modell, Hybrid-Monte-Carlo-Algorithmus, Kinetische Monte-Carlo-Methode, Klaus Ritter (Mathematiker, 1961), Komplement (Mengenlehre), Komplexitätsklasse, Las-Vegas-Algorithmus, Liste von Algorithmen, Markow-Kette, MCMC-Verfahren, Metropolis-Algorithmus, Monte-Carlo-Simulation, Pseudozufall, Quanten-Monte-Carlo-Methode, Quantenfeldtheorie, Randomisierter Algorithmus, RP (Komplexitätsklasse), Sequenzielle Monte-Carlo-Methode, Statistische Mechanik, Suchproblem, Swendsen-Wang-Algorithmus, Thomas Müller-Gronbach, Varianzreduktion, Wolff-Algorithmus.
A priori
Der Terminus a priori (mittellateinisch a ‚von … her‘ und prius ‚das vordere, frühere, erste ‘) wurde in der scholastischen Philosophie als Übersetzung der aristotelischen Unterscheidung zwischen „proteron“ und „hysteron“ verwendet (Bedingung und Bedingtes).
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Bayessche Statistik
Die bayessche Statistik, auch bayesianische Statistik oder Bayes-Statistik (nach Thomas Bayes), ist ein Zweig der Statistik, der mit dem bayesschen Wahrscheinlichkeitsbegriff und dem Satz von Bayes Fragestellungen der Stochastik untersucht.
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Beurteilung eines binären Klassifikators
Bei einer Klassifizierung werden Objekte anhand von bestimmten Merkmalen durch einen Klassifikator in verschiedene Klassen eingeordnet.
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BPP (Komplexitätsklasse)
In der Komplexitätstheorie steht BPP (englische Abkürzung für bounded error probabilistic polynomial time) für eine Komplexitätsklasse von Entscheidungsproblemen.
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Entscheidbar
In der theoretischen Informatik heißt eine Eigenschaft auf einer Menge entscheidbar (auch rekursiv, rekursiv ableitbar), wenn es ein Entscheidungsverfahren für sie gibt.
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Erich Novak
Erich Novak (* 9. Januar 1953 in Nürnberg) ist ein deutscher Mathematiker und Hochschullehrer.
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Fehler 1. und 2. Art
Die Fehler 1.
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Festkörperphysik
Die Festkörperphysik (häufig abgekürzt: FKP) befasst sich mit der Physik von Materie im festen Aggregatzustand.
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Gibbs-Sampling
Gibbs-Sampling, auch Gibbs-Stichprobenentnahme, ist ein Markov Chain Monte Carlo Algorithmus, um eine Folge von Stichproben der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung zweier oder mehrerer Zufallsvariablen zu erzeugen.
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Hubbard-Modell
Das Hubbard-Modell (nach dem britischen Physiker John Hubbard) ist ein grob genähertes Modell eines Festkörpers und ist daher in der Festkörperphysik von großer Bedeutung.
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Hybrid-Monte-Carlo-Algorithmus
Der Hybrid-Monte-Carlo-Algorithmus ist eine Monte-Carlo-Methode zur Erzeugung von Systemen im kanonischen Zustand.
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Kinetische Monte-Carlo-Methode
Die kinetische Monte-Carlo-Methode ist eine hybride Monte-Carlo-Methode und besitzt als Input die Raten von Zustandsübergängen, womit (indirekt) die Zeit modelliert wird.
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Klaus Ritter (Mathematiker, 1961)
Klaus Ritter (* 1961 in Duisburg) ist ein deutscher Mathematiker und Hochschullehrer.
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Komplement (Mengenlehre)
In der Mengentheorie und anderen Teilgebieten der Mathematik sind zwei verschiedene Komplemente definiert: Das relative Komplement und das absolute Komplement.
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Komplexitätsklasse
Komplexitätsklassen In der Komplexitätstheorie werden Probleme oder Algorithmen darauf untersucht, wie aufwendig sie zu berechnen sind bezüglich einer bestimmten Ressource, meist bezüglich des Zeitaufwands oder des (Speicher-)Platzaufwands.
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Las-Vegas-Algorithmus
Ein Las-Vegas-Algorithmus ist ein randomisierter Algorithmus, der immer ein korrektes Ergebnis liefert, wenn er terminiert.
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Liste von Algorithmen
Dies ist eine Liste von Artikeln zu Algorithmen in der deutschsprachigen Wikipedia.
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Markow-Kette
Markow-Kette mit drei Zuständen und unvollständigen Verbindungen Eine Markow-Kette (auch Markow-Prozess, nach Andrei Andrejewitsch Markow; andere Schreibweisen Markov-Kette, Markoff-Kette, Markof-Kette) ist ein stochastischer Prozess.
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MCMC-Verfahren
Markow-Chain-Monte-Carlo-Verfahren (kurz MCMC-Verfahren; seltener auch Markow-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren) sind eine Klasse von Algorithmen, die zufällige Stichproben aus Wahrscheinlichkeitsverteilungen ('''Monte-Carlo-Algorithmus''') ziehen.
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Metropolis-Algorithmus
Der Metropolis-Algorithmus ist ein Markov-Chain-Monte-Carlo-Verfahren (MCMC) zur Erzeugung von Zuständen eines Systems entsprechend der Boltzmann-Verteilung.
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Monte-Carlo-Simulation
Gesetzes der großen Zahlen sinkt mit steigender Anzahl von Experimenten die Varianz des Ergebnisses. Für mehr Details siehe unten. Monte-Carlo-Simulation (auch MC-Simulation oder Monte-Carlo-Studie) ist ein Verfahren aus der Stochastik bzw.
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Pseudozufall
Als Pseudozufall wird bezeichnet, was zufällig erscheint, in Wirklichkeit jedoch berechenbar ist.
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Quanten-Monte-Carlo-Methode
Algorithmus der Quantum-Monte-Carlo-Methode Bei der Quanten-Monte-Carlo-Methode wird ein Quanten-Vielteilchensystem simuliert, welches zum Beispiel durch ein quantenfeldtheoretisches Modell wie das Hubbard-Modell beschrieben wird.
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Quantenfeldtheorie
Die Quantenfeldtheorie (QFT) ist ein Gebiet der theoretischen Physik, in dem Prinzipien klassischer Feldtheorien (zum Beispiel der klassischen Elektrodynamik) und der Quantenmechanik zur Bildung einer erweiterten Theorie kombiniert werden.
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Randomisierter Algorithmus
Ein randomisierter Algorithmus (auch stochastischer oder probabilistischer Algorithmus) ist ein Algorithmus, der versucht, durch die Wahl von zufälligen Zwischenergebnissen zu einem (im Mittel) guten bzw.
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RP (Komplexitätsklasse)
RP im Verhältnis zu anderen probabilistischen Komplexitätsklassen RP (manchmal auch nur mit R bezeichnet) bezeichnet die Klasse der Entscheidungsprobleme, für die es einen randomisierten Algorithmus mit polynomieller Laufzeit gibt, der jede nicht zu akzeptierende Eingabe mit Wahrscheinlichkeit 1 ablehnt und für jede zu akzeptierende Eingabe eine Fehlerwahrscheinlichkeit von höchstens 1/2 hat.
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Sequenzielle Monte-Carlo-Methode
Sequenzielle Monte-Carlo-Methoden (SMC-Methoden) gehören zur Klasse der stochastischen Verfahren zur Zustandsschätzung in einem dynamischen Prozess (z. B. in der mobilen Robotik), dessen Dynamik nur im statistischen Mittel bekannt ist (wesentliche Störgrößen) und der nur unvollständig beobachtet werden kann (Unterteilung in innere, verborgene und äußere, sichtbare Variable).
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Statistische Mechanik
Die statistische Mechanik war ursprünglich ein Anwendungsgebiet der Mechanik bzw.
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Suchproblem
Als Suchproblem bezeichnet man in der theoretischen Informatik ein Problem, bei dem zu einer gegebenen Eingabe eine bestmögliche Lösung gesucht ist.
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Swendsen-Wang-Algorithmus
The Swendsen-Wang-Algorithmus war der erste nicht-lokale Algorithmus für Monte-Carlo-Simulationen für große Systeme nahe dem Phasenübergang.
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Thomas Müller-Gronbach
Thomas Müller-Gronbach (* 1960 in München) ist ein deutscher Mathematiker und Hochschullehrer.
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Varianzreduktion
Varianzreduktion ist der Oberbegriff für verschiedene Techniken zur Effizienzsteigerung bei Monte-Carlo-Simulationen.
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Wolff-Algorithmus
Der Wolff-Algorithmus ist ein Monte-Carlo-Algorithmus zur Simulation statistischer Prozesse, insbesondere des Ising-Modells.
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Leitet hier um:
Monte-Carlo-Modell, Monte-Carlo-Verfahren.
