Matematica - Probabilità

Scopri come i metodi matematici ci aiutano a capire il comportamento dei sistemi nel tempo.

Scopri la distribuzione ipergeometrica e le sue applicazioni nella statistica.

Questa ricerca esamina come si comportano i grafi k-regolari sotto percolazione.

Questo articolo esplora il comportamento dei grafi durante la casualità nel mantenimento dei bordi.

Introducendo un modello statistico per un'analisi migliore dei dati vincolati.

Uno sguardo a come gli eventi passati influenzano le future occorrenze nei processi casuali.

Esplorando come le passeggiate casuali svelano proprietà nascoste nelle strutture grafiche.

Quest'articolo analizza le correlazioni temporali nella crescita casuale, concentrandosi sul modello di polimero inverso-gamma.

Questo articolo esplora come il rumore e le connessioni modellano i modelli di attività neuronale.

Studio delle connessioni nelle reti tramite grafi geometrici casuali.

Una panoramica dei processi gaussiani, dei kernel e della loro importanza nella teoria quantistica e nell'analisi dei dati.

Quest'articolo mette in luce il ruolo fondamentale dell'incertezza nell'IA.

Esplorare i cammini casuali sull'associaedro e i loro tempi di mescolamento.

Esaminando un metodo di pricing per opzioni in stile americano in mercati complessi.

Esaminando una catena di Markov su gruppi abeliani finiti collegati alla distribuzione di Cohen-Lenstra.

Questo articolo spiega la Regressione a Cresta con Kernel e la sua rilevanza nel machine learning.

Uno studio su ipergrafi casuali, concentrandosi sui conteggi dei sottografi e sul comportamento statistico.

Questo articolo esamina la metaconsistenza nei modelli statistici per sistemi imprevedibili.

Scopri come le disuguaglianze di concentrazione aiutano ad analizzare le matrici casuali.

Un'analisi approfondita dei metodi per stimare operatori di covarianza a bande e sparsi.

Esplorando il comportamento e la struttura dei grafi casuali in vari contesti.

Una panoramica del moto browniano e della sua importanza in vari campi.

Questo studio migliora la valutazione delle opzioni americane utilizzando Processi di Markov a Diffusione a Tratti.

Un nuovo approccio migliora la modellazione degli errori, migliorando il processo decisionale in ambienti complessi.

Uno studio sui modelli di urne che svela intuizioni sulla casualità e i risultati medi.

Esaminando come funzionano i hub nelle reti casuali e il loro impatto sulla dinamica generale.

Esplorare metodi numerici per sistemi incerti con equazioni differenziali stocastiche.

Esplorare come le mappe che preservano l'indipendenza influenzano i processi e i modelli casuali.

Scopri come le firme semplificano dati complessi per avere migliori intuizioni.

Uno sguardo alle tecniche di trasferimento del peso e al loro impatto sul training delle reti neurali.

Esplora l'interazione tra probabilità libera finita e comportamento polinomiale.

Questo studio analizza il comportamento del più piccolo autovalore in matrici casuali influenzate da outlier.

Uno sguardo alla combinazione delle probabilità e alle loro applicazioni in vari settori.

Uno studio sulla dinamica delle particelle usando il modello stocastico dei sei vertici rivela comportamenti chiave.

Uno sguardo chiaro alle copule bivariate e al loro ruolo nel modellare le relazioni tra variabili casuali.

Un'analisi approfondita delle proprietà e delle applicazioni delle copule LSL.

Studiare le interazioni e le quantità conserve nei sistemi complessi.

Uno sguardo alle misure casuali e al loro significato in diversi campi.

Esplorando le complessità delle somme casuali e il loro comportamento nella matematica.

Esplorando il rapporto tra energia logaritmica e fenomeni di autovalori polinomiali.