Estadística - Cálculo

Este artículo examina MLPs y KANs en entornos con pocos datos.

Un nuevo método mejora las predicciones de procesos gaussianos al manejar los outliers de manera efectiva.

Este artículo examina el impacto de los generadores de números aleatorios en las simulaciones de Monte Carlo.

Un nuevo método mejora la selección de modelos para obtener predicciones más precisas.

Una nueva biblioteca mejora la interpretación de SHAP para el análisis de datos médicos.

Presentando la aproximación de puntos de cuadrícula para manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva.

Aprende cómo el filtrado bayesiano enfrenta observaciones ruidosas para estimar estados del sistema.

Combinar MLMC y GDMs mejora la eficiencia en la resolución de problemas complejos.

Una mirada a cómo los coeficientes de transporte revelan el comportamiento del sistema bajo condiciones cambiantes.

Te presento H-PID, un método para muestreo eficiente de distribuciones de datos complejas.

Examinando el impacto de Monte Carlo Secuencial en la equidad y fiabilidad de la delimitación de distritos.

Los investigadores desarrollan una forma eficiente de estudiar las interacciones entre especies y los factores ambientales.

Métodos innovadores para analizar cambios económicos a pesar de los desafíos de datos.

GephiForR mejora el análisis de redes en R con funciones de visualización mejoradas.

Este artículo habla sobre métodos para resolver ecuaciones integrales de Fredholm de segunda clase.

Un nuevo enfoque para determinar el isomorfismo en arreglos ortogonales usando análisis de datos topológicos.

El flujo de recocido ofrece técnicas de muestreo mejoradas para distribuciones complejas en varios campos.

Un vistazo a cómo se mezclan el calor y los fluidos usando técnicas matemáticas.

Las descripciones de anime juegan un papel clave en la formación de comunidades de fans.

Descubre cómo la naturaleza inspira soluciones de optimización para problemas de salud pública.

La investigación revela interacciones complejas en el cerebro en trastornos psicóticos.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión de muestreo en conjuntos de datos complejos.

Una mirada a cómo se analizan los procesos de difusión usando inferencia bayesiana.

Esta guía examina cómo las características de la comunidad influyen en las tasas de crimen en diferentes áreas.

Aprende cómo las técnicas de muestreo eficientes mejoran el análisis de datos a través de MVCE.

Aprende cómo MCMC ayuda a muestrear y entender datos complejos.

Nuevo núcleo mejora los procesos gaussianos para hacer predicciones de datos precisas.

Un nuevo método mejora la estimación de entrada para modelos de simulación usando solo datos de salida.

Un estudio sobre cómo los procesos Gaussianos analizan y pronostican patrones de enfermedades.

RandNet-Parareal acelera la resolución de ecuaciones dependientes del tiempo de manera eficiente.

CMiNet ayuda a los investigadores a entender las interacciones microbianas complejas para obtener mejores ideas sobre la salud.

Descubre cómo los investigadores están acelerando las cadenas de Markov para hacer predicciones más precisas.

Aprende cómo la selección de estabilidad afina el enfoque en las variables de datos importantes.

CLIQUE mejora el análisis de la importancia de variables locales en el aprendizaje automático.

Descubre cómo fdesigns mejora el diseño experimental para los científicos.

Usando machine learning para mejorar la precisión en las predicciones de errores de modelos numéricos.

Explorando la importancia de los cuartiles en el análisis de datos.

Métodos innovadores para estimar distribuciones estacionarias en ecuaciones diferenciales estocásticas de McKean-Vlasov.

Descubre cómo el proceso de oclusión mejora la eficiencia de muestreo.

Una guía práctica para analizar datos composicionales usando modelos bayesianos multinivel.