Mathematik - Wahrscheinlichkeitsrechnung

Entdeck, wie die Feynman-Kac-Formel hilft, komplexe sich verändernde Systeme zu untersuchen.

Untersuchung des Verhaltens von charakteristischen Polynomen in zufälligen unitären Matrizen.

Ein Überblick über baumverwurzelte planare Karten und ihre Eigenschaften.

Dimer-Modelle zeigen interessante Muster durch Anordnungen auf Gitter.

Ein Blick auf Methoden, um dynamische Systeme durch datengestützte Ansätze zu verstehen.

Analysieren, wie das Mitteln von Formen die Zahlenverteilungen über die Zeit beeinflusst.

Dieser Artikel untersucht die Bedeutung von Paarungen in Zufallsgraphen und deren Anwendungen.

Dieser Artikel untersucht die Schwierigkeiten beim Samplen von Lösungen aus dem symmetrischen binären Perzeptron-Modell.

Ein Blick auf die Optionsbewertung mit finanzieller Mathematik und stochastischer Analysis.

Das Benfordsche Gesetz zeigt komische Muster bei den ersten Ziffern in Datensätzen.

Ein Blick auf die Einkommensteuer, Fairness und soziale Auswirkungen.

Ein Blick auf den Typ D ASEP und seine komplexen Interaktionen.

Diese Studie untersucht, wie Temperatur die Überlappung in verzweigter Brownscher Bewegung beeinflusst.

Die Untersuchung des Zusammenspiels von Formen durch Fliesen, Netzwerke und mathematische Karten.

Ein Blick auf die Bedeutung von Sub-Weibull-Verteilungen in der Datenanalyse.

Entdecke verschiedene Methoden zur Identifizierung von Anomalien in verschiedenen Bereichen.

Methoden erkunden, um Interaktionen zwischen verschiedenen Akteuren in verschiedenen Bereichen zu steuern und zu optimieren.

Forschung zeigt wichtige Muster in der Diffusion auf zeitvariierenden Graphen.

Effiziente Methoden zur Rekonstruktion von Graphen mit minimalen Abfragen in grossen Netzen.

Einführung von NGSP und NGFSP für die fortschrittliche Finanzdatenanalyse.

Lerne eine Methode, um den tiefsten Punkt einer Brownschen Brücke effizient zu finden.

Untersuchen, wie Eigenwerte von Zufallsmatrizen sich über die Zeit verhalten und stabile Verteilungen erreichen.

Ein Blick auf das Verhalten stabiler Prozesse in der Nähe von geometrischen Grenzen.

Untersuchung von additiven Martingalen, um die Populationsdynamik im Laufe der Zeit zu offenbaren.

Die einzigartigen Eigenschaften von zufälligen Spannbäumen in der Graphentheorie erkunden.

Untersuchen, wie Stabilität die Effektivität von neuronalen Netzwerken bei unbekannten Daten beeinflusst.

Neue Algorithmen verbessern die Entscheidungsfindung, indem sie die Renditeverteilungen im Reinforcement Learning analysieren.

Untersuchung des Verhaltens von zufälligen Untergruppen in freien Gruppen und verwandten Konzepten.

Studie darüber, wie Störungen Eigenwerte in Zufalls-Matrizen beeinflussen.

Forschung zeigt Zusammenhänge zwischen optimalem Transport und Diffusion in porösen Medien.

Untersuchen des potenziellen Hessian-Gradienten-Algorithmus in Spin-Glas-Systemen.

Erforschung von Zufallsmatrizen und ihrer Rolle bei der Modellierung von Phänomenen in der realen Welt.

Diese Studie untersucht das Verhalten von Teilchentypen und die maximale Positionsabnahme in BBM.

Ein neuer Ansatz zum Lernen von übergangswaren Diffusionsprozessen verbessert die Genauigkeit und Effizienz.

Ein detaillierter Ansatz zur Schätzung von Hyperuniformität in verschiedenen natürlichen Systemen.

In diesem Papier geht's um das Verhalten von Partikeln in zufälligen Umgebungen und um maximale Positionen.

Lern, wie Matrix-Majorisierung hilft, Wahrscheinlichkeiten über verschiedene Matrizen zu vergleichen.

Lern, wie die Minimax-Schätzung hilft, Unsicherheiten in der Datenanalyse zu managen.

Untersuche, wie zufällige Zeitintervalle Lösungen für gewöhnliche Differentialgleichungen verbessern.

Ein Verfahren zur detaillierten Signal Analyse über Zeit und Frequenz.