Andrew M. Stuart

Analizando y mitigando errores de discretización en Operadores Neurales de Fourier para mejores predicciones.

Desarrollamos métodos para refinar modelos usando observaciones ruidosas e indirectas.

Presentando un nuevo método para muestreo de distribuciones de probabilidad complejas en la inferencia bayesiana.

Nuevos modelos simplifican el manejo de datos basados en funciones en varios campos.

Este estudio mejora el Filtro de Kalman Ensemblado para aplicaciones no lineales.