さまざまな分野での不確実性に対処して予測区間を改善する。
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最先端の科学をわかりやすく解説
さまざまな分野での不確実性に対処して予測区間を改善する。
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資本コストとその規制における役割についての考察。
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スパースDFMはデータの関係を明確にして、経済的な洞察を深めてくれるよ。
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投資家のためのインデックス追跡を改善する新しい方法。
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新しい方法で、ニューラルネットワークが複雑な数学方程式を効率的に解くのが向上するよ。
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因果関係がニューラルネットワークのパフォーマンスと信頼性をどう向上させるか学ぼう。
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保険会社が配当金の支払いをうまく管理する方法を探る。
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複雑なデータのための粒子動力学を使ったベイズ推論の新しい手法。
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複雑なパターンモデリングのための適応可能な数学ツールを見てみよう。
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時間を通じて複数の変数間の関係を検出する革新的なアプローチ。
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新しい手法が複雑な統計モデルのパラメータ推定を改善する。
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個々のランダム変数がいろんな分野での集団行動にどう影響するかを調べる。
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この記事では、製品の推薦が投資家の行動やリターンにどのように影響するかを探ります。
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ヒルベルト変換の概要とさまざまな分野での応用。
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半群の見方、その性質、そしてさまざまな分野での応用について。
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この研究は、価格がポートフォリオ選択における投資家の需要にどのように影響するかを分析してる。
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この記事では、関数型共変量を使って多変量エクスペクタイルを推定する方法について探ります。
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取引コストと保有コストを組み込んだポートフォリオ最適化に関する研究。
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多項式リラクゼーションを使って複雑な最適化問題を簡単にする方法を探ってるよ。
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革新的なフィルタリング手法で動的システムの推定を改善する。
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不確実性の下での複数のランダム変数の歪度の関係を見てみよう。
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金融時系列データの扱い方を学んで、もっと良い予測をしよう。
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新しいアプローチは、モデルのパフォーマンスを維持しつつデータのプライバシーを確保する。
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SECAdvisorが企業の効果的なサイバーセキュリティ投資を計画するのをどう助けるか学ぼう。
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制約のある非線形最適化を改善する方法を見てみよう。
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新しい手法が機械学習を取り入れて、オプションのリスク管理をより良くしてるよ。
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制約付き最適化とその実世界での応用についての探求。
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RLT緩和が複雑な二次計画問題をどうやって簡単にするか学ぼう。
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量子リザーバーコンピューティングの能力と応用をいろんな分野で探ってる。
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新しいアプローチで限られた観察しかできないシステムの理解が深まる。
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この記事では、時間とともに交差しないブラウン粒子の動きや統計を調べているよ。
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量子機械学習が金融のヘッジ戦略をどう改善するか探ってる。
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機械学習とマッチング手法を組み合わせて、より明確な治療効果分析をする。
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この記事では、予測精度を向上させるための適応的な手法と不確実性のコミュニケーションについて話してるよ。
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因果データ増強が機械学習の限られたデータセットをどうやって強化できるか学ぼう。
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キャリブレーションアルゴリズムがeSSVIサーフェスを使ってオプション価格をどう向上させるかを学ぼう。
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機能的時系列分析の利点と応用を探ってみよう。
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中国の株式投資におけるボラティリティ管理の影響に関する研究。
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オートエンコーダーを使って暗号通貨の変わった価格パターンを見つける方法。
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新しい方法がデータ収集の効率と洞察の精度を高めてるよ。
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