Lecture 19 | MIT 6.832 (Underactuated Robotics), Spring 2019
Cours 19 | MIT 6.832 (Robotique sous-actionnée), Printemps 2019
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Mathématiques
But what is a partial differential equation? | DE2
Mais qu'est-ce qu'une équation aux dérivées partielles ? | DE2
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Differential equations, a tourist's guide | DE1
Équations différentielles, un guide touristique | DE1
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Cramer's rule, explained geometrically | Chapter 12, Essence of linear algebra
La règle de Cramer, expliquée géométriquement | Chapitre 12, Essence de l'algèbre linéaire
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But why is a sphere's surface area four times its shadow?
Mais pourquoi l'aire d'une sphère est égale à 4 fois son ombre ?
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Using topology for discrete problems | The Borsuk-Ulam theorem and stolen necklaces
Utiliser la topologie pour des problèmes discrets | Le théorème de Borsuk-Ulam et les colliers volés
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What are divergent iterations and what to do about them?
Que sont les itérations divergentes et comment les gérer ?
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Why slicing a cone gives an ellipse (beautiful proof)
Pourquoi couper un cône donne une ellipse (belle preuve)
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The other way to visualize derivatives | Chapter 12, Essence of calculus
L'autre façon de visualiser les dérivées | Chapitre 12, Essence de l'analyse
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Introducing Bayes factors and marginal likelihoods
Introduction aux facteurs de Bayes et aux vraisemblances marginales
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Why we typically use dependent sampling to sample from the posterior
Pourquoi nous utilisons généralement un échantillonnage dépendant pour échantillonner à partir de la distribution a posteriori
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What is a posterior predictive check and why is it useful?
Qu'est-ce qu'un contrôle prédictif postérieur et pourquoi est-il utile ?
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The problems with using simple Monte Carlo to determine the marginal likelihood
Les problèmes liés à l'utilisation du Monte Carlo simple pour déterminer la vraisemblance marginale
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The problem with discrete approximation to integrals or probability densities
Le problème de l'approximation discrète des intégrales ou des densités de probabilité
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The intuition behind the Hamiltonian Monte Carlo algorithm
L'intuition derrière l'algorithme Hamiltonian Monte Carlo
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How to derive a Gibbs sampling routine in general
Comment dériver une routine d'échantillonnage de Gibbs en général
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Explaining the difference between confidence and credible intervals
Expliquer la différence entre les intervalles de confiance et les intervalles crédibles
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Estimating the posterior predictive distribution by sampling
Estimation de la distribution prédictive postérieure par échantillonnage
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Effective sample size: representing the cost of dependent sampling
Taille effective de l'échantillon : représentant le coût de l'échantillonnage dépendant
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Constrained parameters? Use Metropolis-Hastings
Paramètres contraints ? Utilisez Metropolis-Hastings
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An introduction to the Random Walk Metropolis algorithm
Une introduction à l'algorithme Random Walk Metropolis
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An introduction to the Poisson distribution - 2
Une introduction à la distribution de Poisson - 2
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An introduction to numerical integration through Gaussian quadrature
Introduction à l'intégration numérique par quadrature gaussienne
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An introduction to inverse transform sampling
Une introduction à l'échantillonnage par transformée inverse
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An introduction to importance sampling - optimal importance distributions
Introduction à l'échantillonnage d'importance - distributions d'importance optimales
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An introduction to continuous marginal probability distributions
Une introduction aux distributions de probabilité marginales continues
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Evaluating model fit through AIC, DIC, WAIC and LOO-CV
Évaluation de l'adéquation du modèle par le biais des critères AIC, DIC, WAIC et LOO-CV
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Lecture 18 | MIT 6.832 (Underactuated Robotics), Spring 2018
Cours 18 | MIT 6.832 (Robotique sous-actionnée), Printemps 2018
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