Matematica - Probabilità

Uno sguardo agli ipergrafi saturi e al loro significato nelle reti casuali.

Un framework per migliorare le previsioni e le misure di incertezza della regressione dei processi gaussiani.

Combinare reti neurali e tecniche tradizionali per prevedere il comportamento dei fluidi.

I ricercatori migliorano le SSNN, potenziando l'apprendimento dai dati di spike attraverso nuovi metodi.

Questo documento analizza le interazioni dei market maker usando la teoria dei giochi per avere spunti sulle strategie di prezzo.

Questa ricerca esamina come tassi di arrivo e servizio variabili influenzano le code.

Esplora il paesaggio diretto e le sue implicazioni in probabilità e statistica.

Rivoluzionare la finanza tramite la convergenza debole estesa e tecniche di modellazione avanzate.

Esplora l'importanza delle matrici casuali in vari campi e il loro comportamento degli autovalori.

Uno sguardo su come si formano, cambiano e influenzano la società le opinioni.

Un metodo per una classificazione dei dati migliore usando modelli locali e rappresentazioni fuzzy.

Esplorare come i modelli matematici possono tracciare e analizzare la diffusione delle fake news.

Esplorando i processi di rinnovamento e la loro connessione con i numeri naturali e la distribuzione dei primi.

Esaminando le caratteristiche uniche delle quadrangolazioni stabili e delle sfere in matematica.

Uno studio sugli errori statistici nella dinamica di Langevin usando vari integratori numerici.

La ricerca sulla dinamica di Glauber fa luce sulle sfide del riconoscimento delle comunità.

Quest'articolo presenta un nuovo metodo per prezzare le opzioni utilizzando tecniche di deep learning.

Esplorando l'importanza delle matrici casuali in vari settori e i loro autovalori.

Quest'articolo presenta un metodo per ridurre i costi computazionali nella stima di quantità sconosciute.

Studia i concetti chiave nella probabilità e nella geometria che plasmano le strutture casuali.

Uno studio su come migliorare l'addestramento delle reti neurali con funzioni di attivazione non differenziabili.

Analizzando come gli elettori testardi influenzano la dinamica delle opinioni e la creazione del consenso.

Esplorando come i modelli di neuroni interagiscono all'interno di sistemi complessi nel tempo.

Uno sguardo alla versione congelata dei grafi casuali e le sue implicazioni.

Esplora il movimento casuale delle particelle brune e il loro significato nella scienza.

Analizzare sistemi di particelle con graphons per migliorare le previsioni in reti complesse.

Uno sguardo dettagliato su Sibson's -informazione mutua e le sue applicazioni multifaccettate.

Scopri come l'inferenza bayesiana migliora le reti neurali e il processo decisionale.

Esplorando il ruolo dei transformer nel prevedere i risultati dei dati sequenziali.

Una panoramica di come le politiche di dividendo influenzano le aziende e gli investitori.

Esplorando come l'autosimilarità aiuti a studiare la dinamica delle popolazioni e la variazione genetica.

Scopri come i modelli strutturati aiutano a studiare le relazioni tra gli organismi e la dinamica delle malattie.

Una tecnica di campionamento innovativa affronta le sfide delle distribuzioni complesse per il machine learning.

Scopri come le distribuzioni senza elementi semplificano l'analisi e migliorano l'organizzazione dei dati.

La ricerca sugli oncostreams offre spunti per migliorare le terapie per i gliomi.

Un modello che spiega come le cellule distinguono tra segnali per risposte immunitarie precise.

Uno sguardo a come le caratteristiche delle piante e degli animali cambiano nel tempo.

Un metodo per migliorare la raccolta dei dati per sistemi che cambiano nel tempo.

Esaminando come le persone scelgono le tecnologie in base all'influenza sociale e alle interazioni.

Un gioco per due su una griglia con mosse strategiche basate su etichette ai bordi.