Stochastique

Lec 44: Markov Chains

Lec 44: Chaînes de Markov

Prof. Peter Koltai | Takens meets Koopman: Linear least squares prediction of nonlinear time series

Prof. Peter Koltai | Takens rencontre Koopman : prédiction linéaire par moindres carrés de séries temporelles non linéaires

Prof. Cecilia Gonzalez-Tokman | Multiplicative Ergodic Theory as a Spectral Tool for Random Dynam...

Prof. Cecilia Gonzalez-Tokman | Théorie ergodique multiplicative comme outil spectral pour les dynamiques aléatoires...

The Linearly Edge Reinforced Random Walk (ERRW) on Z by Priyadarshini V

La marche aléatoire linéairement renforcée par les arêtes (ERRW) sur Z par Priyadarshini V

Yuzhu Shi | Transition Geometry under Gaussian and Levy Title: Perturbations: Time Coupling and T...

Yuzhu Shi | Géométrie de transition sous perturbations gaussiennes et de Lévy : couplage temporel et T...

Prof. Jinqiao Duan | Critical transitions in stochastic dynamical systems: from connecting orbits...

Prof. Jinqiao Duan | Transitions critiques dans les systèmes dynamiques stochastiques : des orbites de connexion...

Prof. Ilya Pavlyukevich | How to simulate Lévy flights in a steep potential

Prof. Ilya Pavlyukevich | Comment simuler des vols de Lévy dans un potentiel abrupt

Prof. Ilya Pavlyukevich | Stochastic Energy-Balance Model with a moving ice line

Prof. Ilya Pavlyukevich | Modèle stochastique d'équilibre énergétique avec une ligne de glace mobile

Sampling from spherical spin glasses: diffusions and simulated annealing

Échantillonnage à partir de verres de spin sphériques : diffusions et recuit simulé

Rare event analysis via stochastic optimal control

Analyse des événements rares via le contrôle optimal stochastique

Functional Stochastic Localization

Localisation stochastique fonctionnelle

Windowed thinning and query complexity for the bouncy particle and Zigzag samplers

Éclaircissage par fenêtres et complexité de requête pour les échantillonneurs de particules rebondissantes et en zigzag

Maximilian Engel: Random Dynamical Systems in Deep Neural Networks

Maximilian Engel : Systèmes dynamiques aléatoires dans les réseaux de neurones profonds

James Melbourne

Grigorios A Pavliotis

Grigorios A. Pavliotis

AI@UCI Workshop on Markov Chains!!

Atelier AI@UCI sur les chaînes de Markov!!

Jinqiao Duan: Tipping Dynamics in Stochastic Dynamical Systems

Jinqiao Duan : Dynamique de basculement dans les systèmes dynamiques stochastiques

Jeroen Lamb: Learning random dynamical systems

Jeroen Lamb : Apprentissage des systèmes dynamiques aléatoires

Shirshendu Ganguly - Polymer models in critical environments - IPAM at UCLA

Shirshendu Ganguly - Modèles de polymères dans des environnements critiques - IPAM à UCLA

Catherine Wolfram - Brownian bubble tea - IPAM at UCLA

Catherine Wolfram - Brownian bubble tea - IPAM à UCLA

Andrew Ilersich - Learning Stochastic Multiscale Models of Spatiotemporal Systems

Andrew Ilersich - Apprentissage de modèles stochastiques multi-échelles de systèmes spatiotemporels

Prof. Vincent Beffara | Schramm-Loewner Evolution 1

Prof. Vincent Beffara | Évolution de Schramm-Loewner 1

Jonathan Miller | Gaussian Free Field 1

Jonathan Miller | Champ Libre Gaussien 1

Lecture 5: Probability Theory (cont.); Stochastic Processes I

Cours 5 : Théorie des probabilités (suite) ; Processus stochastiques I

Lecture 24: Stochastic Calculus

Cours 24 : Calcul stochastique

Lecture 14: Stochastic Processes II

Cours 14 : Processus stochastiques II

Ivan Corwin: Extreme Diffusion (October 17, 2025)

Ivan Corwin: Diffusion extrême (17 octobre 2025)

Sebastien Roch: Complex Discrete Probability Models in Evolutionary Biology...(April 4, 2025)

Sebastien Roch : Modèles de probabilité discrets complexes en biologie évolutive...(4 avril 2025)

"Convergence des modèles de diffusion" par Judith Rousseau

Dr. William Vickery - Miércoles 13 de agosto - 12:30 hr.

Dr. William Vickery - Mercredi 13 août - 12:30

The Strange Math That Predicts (Almost) Anything

Les Mathématiques Étranges Qui Prédissent (Presque) Tout

Vignette 21 - Continuous time Markov chains

Vignette 21 - Chaînes de Markov en temps continu

6.8210 Spring 2024 Lecture 19: Stochastic dynamics

6.8210 Printemps 2024 Cours 19 : Dynamique stochastique

6.8210 Spring 2023 Lecture 20: Stochastic dynamics

6.8210 Printemps 2023 Conférence 20 : Dynamique stochastique

Cours 18 - Modèles en chaînes de Markov

Mathematical Epidemiology - Lecture 06 - Stochastic aspects in the spread of epidemics

Épidémiologie Mathématique - Conférence 06 - Aspects stochastiques dans la propagation des épidémies

UofM - MATH 2740 - Lecture 23 - Part 2 - Markov chains in R

UofM - MATH 2740 - Lecture 23 - Part 2 - Chaînes de Markov dans R

UofM - MATH 2740 - Lecture 23 - Part 1- Absorbing Markov chains

UofM - MATH 2740 - Lecture 23 - Part 1- Chaînes de Markov absorbantes

UofM - MATH 2740 - Lecture 22 - Regular Markov chains

UofM - MATH 2740 - Leçon 22 - Chaînes de Markov régulières

UofM - MATH 2740 - Lecture 21 - Part 2 - Markov chains

UofM - MATH 2740 - Lecture 21 - Part 2 - Chaînes de Markov