Andrew M. Stuart

この記事では、演算子学習とその複雑なモデルを近似する役割について話してるよ。

フーリエニューラルオペレーターの離散化誤差を分析して、予測を良くするための対策。

私たちは、ノイズが多い間接的な観察を使ってモデルを洗練させる方法を開発しています。

ベイズ推論で複雑な確率分布からサンプリングする新しい方法を紹介します。

新しいモデルは、さまざまな分野での機能ベースのデータの取り扱いを簡素化するよ。

この研究は、非線形アプリケーション向けのアンサンブルカルマンフィルターを改善してる。