Mathematik - Wahrscheinlichkeitsrechnung

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.

Erkunde, wie Partikel zufällig auf flachen Oberflächen bewegen.

Erkunde die Rolle von BSDEs beim Management dynamischer finanzieller Risiken.

Dieser Artikel untersucht die Rolle von Reaktionsnetzwerken in biologischen Prozessen und Methoden zur Sensitivitätsanalyse.

Dieser Artikel untersucht wichtige Zusammenhänge zwischen Verzweigungsprozessen und Graphstrukturen.

Ein Blick auf bedingtes Least-Square-Hedging innerhalb von Sprungdiffusionsmodellen.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen der Raumfahrzeuge durch bessere Unsicherheitsverwaltung.

Diese Studie untersucht die stochastische Allen-Cahn-Gleichung und ihr Langzeitverhalten.

Ein Blick auf die Funktionsweise und Konvergenz des Adam-Optimierers im KI-Training.

Untersuchen, wie unterschiedliche Umweltbedingungen die Populationsdynamik beeinflussen.

Die Untersuchung des Verhaltens von Spuren zufälliger Matrizen zeigt faszinierende Muster.

Erkunde die Debatte über Wahrscheinlichkeiten mit Schlafschöns einzigartiger Münzwurf-Erfahrung.

Lern, wie mathematische Methoden uns helfen, das Verhalten von Systemen im Laufe der Zeit zu verstehen.

Lern was über die hypergeometrische Verteilung und ihre Anwendungen in der Statistik.

Diese Forschung untersucht, wie k-reguläre Graphen sich unter Perkolation verhalten.

Dieser Artikel untersucht das Verhalten von Graphen während der Zufälligkeit der Kantenbeibehaltung.

Ein statistisches Modell für eine bessere Analyse von begrenzten Daten vorstellen.

Ein Blick darauf, wie vergangene Ereignisse zukünftige Vorkommen in zufälligen Prozessen beeinflussen.

Erforschen, wie Zufallsbewegungen versteckte Eigenschaften in Graphstrukturen aufdecken.

Dieser Artikel analysiert Zeitkorrelationen im zufälligen Wachstum und konzentriert sich auf das Inverse-Gamma-Polymermodell.

Dieser Artikel untersucht, wie Lärm und Verbindungen neuronale Aktivitätsmuster beeinflussen.

Studie von Verbindungen in Netzwerken durch zufällige geometrische Graphen.

Eine Übersicht über Gausssche Prozesse, Kernel und deren Bedeutung in der Quantentheorie und Datenanalyse.

Dieser Artikel beleuchtet die wichtige Rolle von Unsicherheit in der KI.

Erforschung von Zufallsbewegungen auf dem Associahedron und deren Mischzeiten.

Untersuchung einer Preisgestaltungsmethode für amerikanische Optionen in komplexen Märkten.

Untersuchung einer Markow-Kette auf endlichen abelschen Gruppen, die mit der Cohen-Lenstra-Verteilung verbunden ist.

Dieser Artikel erklärt Kernel Ridge Regression und ihre Relevanz im maschinellen Lernen.

Eine Studie über zufällige Hypergraphen, die sich auf Untergrafzahlen und statistisches Verhalten konzentriert.

Dieser Artikel untersucht Metakonsistenz in statistischen Modellen für unvorhersehbare Systeme.