Un petit aperçu de la tarification des options en utilisant les maths financières et le calcul stochastique.
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Mathématiques - Probabilité
RSSLa loi de Benford montre des motifs bizarres dans les premiers chiffres de différents ensembles de données.
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Un regard sur la fiscalité des revenus, l'équité et les implications sociales.
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Un aperçu du Type D ASEP et de ses interactions complexes.
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Cette étude analyse comment la température influence le recouvrement dans le mouvement brownien ramifié.
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Examiner l'interaction des formes à travers le carrelage, les réseaux et les cartes mathématiques.
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Un aperçu de l'importance des distributions subweibull en analyse de données.
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Explore différentes méthodes pour identifier des anomalies dans plusieurs domaines.
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Explorer des méthodes pour contrôler et optimiser les interactions entre divers agents dans plusieurs secteurs.
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La recherche révèle des motifs importants dans la diffusion sur des graphes qui changent avec le temps.
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Méthodes efficaces pour reconstruire des graphes avec un minimum de requêtes dans de grands réseaux.
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Présentation de NGSP et NGFSP pour une analyse financière avancée.
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Apprends une méthode pour trouver le point le plus bas d'un pont browninien de manière efficace.
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Explorer comment les valeurs propres des matrices aléatoires se comportent au fil du temps et atteignent des distributions stables.
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Un aperçu du comportement des processus stables près des frontières géométriques.
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Enquêter sur les martingales additives pour révéler les dynamiques de population au fil du temps.
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Explorer les propriétés uniques des arbres couvrants aléatoires en théorie des graphes.
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Examiner comment la stabilité influence l'efficacité des réseaux de neurones sur des données jamais vues.
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De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision en analysant les distributions de retour dans l'apprentissage par renforcement.
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Étudier le comportement des sous-groupes aléatoires dans les groupes libres et des concepts liés.
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Étude sur comment les perturbations impactent les valeurs propres dans les matrices aléatoires.
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Des recherches montrent des liens entre le transport optimal et la diffusion dans des milieux poreux.
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Examen de l’algorithme d’ascension Hessienne potentiel dans les systèmes de verre de spin.
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Explorer des matrices aléatoires et leur rôle dans la modélisation de phénomènes du monde réel.
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Cette étude examine les comportements des types de particules et la décroissance de la position maximale dans le BBM.
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Une nouvelle approche de l'apprentissage des processus de diffusion bridée améliore l'exactitude et l'efficacité.
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Une approche détaillée pour estimer l'hyperuniformité dans divers systèmes naturels.
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Ce papier examine le comportement des particules dans des environnements aléatoires et les positions maximales.
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Apprends comment la majorisation matricielle aide à comparer les probabilités à travers différentes matrices.
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Apprends comment l'estimation minimax aide à gérer l'incertitude dans l'analyse de données.
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Explore comment des pas de temps aléatoires améliorent les solutions aux équations différentielles ordinaires.
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Une méthode pour une analyse de signal détaillée dans le temps et la fréquence.
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Explore comment les particules se déplacent aléatoirement sur des surfaces planes.
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Explore le rôle des BSDEs dans la gestion des risques financiers dynamiques.
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Cet article explore le rôle des réseaux de réaction dans les processus biologiques et les méthodes d'analyse de sensibilité.
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Cet article examine les relations cruciales entre les processus de ramification et les structures de graphe.
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Un aperçu de la couverture par moindres carrés conditionnels dans les modèles de diffusion avec sauts.
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De nouvelles méthodes améliorent les prédictions de trajectoire des engins spatiaux grâce à une meilleure gestion des incertitudes.
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Cette étude examine l'équation d'Allen-Cahn stochastique et son comportement à long terme.
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Un aperçu du fonctionnement et de la convergence de l'optimiseur Adam dans l'entraînement AI.
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