Xem mẫu

„I H¯C QU¨C GIA H€ N¸I TR×˝NG „I H¯C KHOA H¯C TÜ NHI–N - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - PH„M THÀ THU HŒNG M¸T S¨ M˘ HœNH XC SU‡T TRONG KHOA H¯C MY TNH Chuy¶n ng M¢ sŁ: nh: Lþ thuy‚t X¡c su§t v ThŁng k¶ to¡n håc 60406106 T´M TT LUŠN V‹N TH„C Sž KHOA H¯C H Nºi - N«m 2016 Möc löc 1 Lu“n v«n tŁt nghi»p Ph⁄m Thà Thu H‹ng Cæng tr…nh ÷æc ho n th nh t⁄i: Tr÷íng ⁄i håc Khoa hoc Tü nhi¶n - ⁄i håc QuŁc gia H Nºi Ng÷íi h÷îng d¤n khoa håc: GS.TSKH °ng Hòng Th›ng Hºi çng ch§m lu“n v«n: Chı tàch: PGS.TS Trƒn Hòng Thao - Vi»n To¡n håc - Vi»n H n l¥m KH v CN Vi»t Nam Ph£n bi»n 1: TS. Nguy„n Thành - ⁄i håc Khoa håc Tü Nhi¶n - HQGHN Ph£n bi»n 2: TS. Ngæ Ho ng Long - ⁄i håc S÷ ph⁄m H Nºi Th÷ kþ: TS. L¶ Vÿ - ⁄i håc Khoa håc Tü Nhi¶n - HQGHN Õy vi¶n: TS. Trƒn M⁄nh C÷íng - ⁄i håc Khoa håc Tü Nhi¶n - HQGHN Lu“n v«n ¢ ÷æc b£o v» tr÷îc Hºi çng ch§m lu“n v«n th⁄c s¾ håp t⁄i: Khoa To¡n-Cì-Tin håc Tr÷íng ⁄i håc Khoa håc Tü nhi¶n (HQGHN) v o 15h gií 30 ng y 28 th¡ng 12 n«m 2016 Câ th” t…m åc lu“n v«n t⁄i: - Trung t¥m th÷ vi»n ⁄i håc QuŁc gia H Nºi 2 L˝I N´I †U Trong nhœng n«m gƒn ¥y, x¡c su§t ¢ ph¡t tri”n a d⁄ng v câ nhi•u øng döng quan trång trong l¾nh vüc khoa håc m¡y t‰nh. V‰ dö, c¡c chı • li¶n quan ‚n thu“t to¡n nh÷ thu“t to¡n ng¤u nhi¶n, thu“t to¡n ÷îc l÷æng v ph¥n t‰ch x¡c su§t cıa thu“t to¡n •u sß döng ph÷ìng ph¡p x¡c su§t. Trong lu“n v«n n y, tæi muŁn giîi thi»u c¡c lo⁄i mæ h…nh v ph¥n t‰ch x¡c su§t hœu döng nh§t trong khoa håc m¡y t‰nh. Gi£ sß vîi mºt h m mð ƒu trong x¡c su§t, tæi tr…nh b y mºt sŁ • t i quan trång nh÷ ph÷ìng ph¡p x¡c su§t, x‰ch Markov, mæ phäng MCMC v qu¡ tr…nh Poisson khæng dłng. Lu“n v«n n y cung c§p nhi•u v‰ dö v b i t“p mæ t£ c¡c • t i nh÷ thu“t to¡n s›p x‚p, thu“t to¡n t…m ki‚m v bi”u ç ng¤u nhi¶n, b i to¡n tü s›p x‚p theo danh s¡ch, ph£n x‰ch, ph¥n ho⁄ch cüc ⁄i v cüc ti”u trong ç thà v nhi•u • t i kh¡c. C§u tróc lu“n v«n ÷æc chia l m 3 ch÷ìng ch‰nh: Ch÷ìng 1 ÷a ra c¡c v‰ dö hay trong khoa håc m¡y t‰nh, çng thíi tr…nh b y ph÷ìng ph¡p x¡c su§t v mºt sŁ c¡ch øng döng ph÷ìng ph¡p n y. Ch÷ìng 2 vi‚t v• x‰ch Markov tr¶n khæng gian tr⁄ng th¡i ríi r⁄c, ph÷ìng ph¡p Monte Carlo v x‰ch Markov Monte Carlo (MCMC). Ch÷ìng 3 giîi thi»u mºt sŁ lîp qu¡ tr…nh Poisson, tł â nghi¶n cøu b i to¡n ph¥n lo⁄i bi‚n cŁ cıa mºt qu¡ tr…nh Poisson khæng dłng v b i to¡n x¡c ành ph¥n phŁi câ i•u ki»n cıa thíi i”m ‚n. Trong khuæn khŒ cıa lu“n v«n n y, do sü h⁄n hµp v• thíi gian công nh÷ n«ng lüc cıa b£n th¥n, v… v“y khæng th” tr¡nh khäi nhœng h⁄n ch‚ v• nºi dung công nh÷ vi»c tr…nh bƒy. Tæi nh“n th§y x¡c su§t trong khoa håc m¡y t‰nh cÆn r§t nhi•u i•u thó và kh¡c nœa v tæi r§t mong câ dàp tr…nh bƒy ƒy ı hìn. Lu“n v«n ÷æc ho n th nh d÷îi sü h÷îng d¤n t“n t¥m cıa GS.TSKH °ng Hòng Th›ng. Tæi xin ÷æc b y tä lÆng bi‚t ìn v k‰nh trång s¥u s›c cıa m…nh ‚n thƒy. Qua ¥y tæi xin ch¥n th nh gßi líi c£m ìn tîi c¡c thƒy cæ trong TŒ 3 Lu“n v«n tŁt nghi»p bº mæn X¡c su§t thŁng k¶ v Ph⁄m Thà Thu H‹ng Ban Chı nhi»m khoa To¡n - Cì - Tin håc Tr÷íng ⁄i håc Khoa håc Tü nhi¶n - ⁄i håc QuŁc gia H Nºi ¢ ch¿ b£o v h÷îng d¤n t“n t…nh gióp tæi ho n th nh lu“n v«n n y! R§t mong nh“n ÷æc þ ki‚n âng gâp cıa c¡c thƒy cæ v c¡c b⁄n! H Nºi, th¡ng 11/2015 Ph⁄m Thà Thu H‹ng 4 ... - tailieumienphi.vn
nguon tai.lieu . vn