Zeitschriftenartikel zum Thema „Algorithmie quantique“
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Pavel, Ilarion. „Les défis des technologies quantiques“. Annales des Mines - Responsabilité et environnement N° 114, Nr. 2 (10.04.2024): 81–90. http://dx.doi.org/10.3917/re1.114.0081.
Der volle Inhalt der QuelleBlais, A. „Algorithmes et architectures pour ordinateurs quantiques supraconducteurs“. Annales de Physique 28, Nr. 5 (September 2003): 1–148. http://dx.doi.org/10.1051/anphys:2003008.
Der volle Inhalt der QuelleRahman, Mohammad Arshad. „Quantile regression using metaheuristic algorithms“. International Journal of Computational Economics and Econometrics 3, Nr. 3/4 (2013): 205. http://dx.doi.org/10.1504/ijcee.2013.058498.
Der volle Inhalt der QuelleMOUNT, DAVID M., NATHAN S. NETANYAHU, CHRISTINE D. PIATKO, RUTH SILVERMAN und ANGELA Y. WU. „QUANTILE APPROXIMATION FOR ROBUST STATISTICAL ESTIMATION AND k-ENCLOSING PROBLEMS“. International Journal of Computational Geometry & Applications 10, Nr. 06 (Dezember 2000): 593–608. http://dx.doi.org/10.1142/s0218195900000334.
Der volle Inhalt der QuelleKibzun, A. I. „Parallelization of the quantile function optimization algorithms“. Automation and Remote Control 68, Nr. 5 (Mai 2007): 799–810. http://dx.doi.org/10.1134/s0005117907050074.
Der volle Inhalt der QuellePapacharalampous, Georgia, Hristos Tyralis, Andreas Langousis, Amithirigala W. Jayawardena, Bellie Sivakumar, Nikos Mamassis, Alberto Montanari und Demetris Koutsoyiannis. „Probabilistic Hydrological Post-Processing at Scale: Why and How to Apply Machine-Learning Quantile Regression Algorithms“. Water 11, Nr. 10 (14.10.2019): 2126. http://dx.doi.org/10.3390/w11102126.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Songfeng. „Gradient descent algorithms for quantile regression with smooth approximation“. International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2, Nr. 3 (22.07.2011): 191–207. http://dx.doi.org/10.1007/s13042-011-0031-2.
Der volle Inhalt der QuelleMöller, Eva, Gert Grieszbach, Bärbel Schack und Herbert Witte. „Statistical Properties and Control Algorithms of Recursive Quantile Estimators“. Biometrical Journal 42, Nr. 6 (Oktober 2000): 729–46. http://dx.doi.org/10.1002/1521-4036(200010)42:6<729::aid-bimj729>3.0.co;2-w.
Der volle Inhalt der QuelleXiang, Dao-Hong, Ting Hu und Ding-Xuan Zhou. „Approximation Analysis of Learning Algorithms for Support Vector Regression and Quantile Regression“. Journal of Applied Mathematics 2012 (2012): 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2012/902139.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Hao. „Comparison of partial least square algorithms in hierarchical latent variable model with missing data“. SIMULATION 96, Nr. 10 (30.07.2020): 825–39. http://dx.doi.org/10.1177/0037549720944467.
Der volle Inhalt der QuelleKoutmos, Dimitrios. „Network Activity and Ethereum Gas Prices“. Journal of Risk and Financial Management 16, Nr. 10 (30.09.2023): 431. http://dx.doi.org/10.3390/jrfm16100431.
Der volle Inhalt der QuelleIvkin, Nikita, Edo Liberty, Kevin Lang, Zohar Karnin und Vladimir Braverman. „Streaming Quantiles Algorithms with Small Space and Update Time“. Sensors 22, Nr. 24 (08.12.2022): 9612. http://dx.doi.org/10.3390/s22249612.
Der volle Inhalt der QuelleTyralis, Hristos, Georgia Papacharalampous, Andreas Langousis und Simon Michael Papalexiou. „Explanation and Probabilistic Prediction of Hydrological Signatures with Statistical Boosting Algorithms“. Remote Sensing 13, Nr. 3 (20.01.2021): 333. http://dx.doi.org/10.3390/rs13030333.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Tianbao, Guanglong Ou, Hui Xu, Xiaoli Zhang, Yong Wu, Zihao Liu, Fuyan Zou, Chen Zhang und Can Xu. „Comparing Algorithms for Estimation of Aboveground Biomass in Pinus yunnanensis“. Forests 14, Nr. 9 (28.08.2023): 1742. http://dx.doi.org/10.3390/f14091742.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Hao. „Importance sampling imputation algorithms in quantile regression with their application in CGSS data“. Mathematics and Computers in Simulation 188 (Oktober 2021): 498–508. http://dx.doi.org/10.1016/j.matcom.2021.04.014.
Der volle Inhalt der QuelleArandjelovic, Ognjen, Duc-Son Pham und Svetha Venkatesh. „Two Maximum Entropy-Based Algorithms for Running Quantile Estimation in Nonstationary Data Streams“. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 25, Nr. 9 (September 2015): 1469–79. http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2014.2376137.
Der volle Inhalt der QuelleChuan, Zun Liang, Wan Nur Syahidah Wan Yusoff, Azlyna Senawi, Mohd Romlay Mohd Akramin, Soo-Fen Fam, Wendy Ling Shinyie und Tan Lit Ken. „A Comparative Effectiveness of Hierarchical and Non-hierarchical Regionalisation Algorithms in Regionalising the Homogeneous Rainfall Regions“. Pertanika Journal of Science and Technology 30, Nr. 1 (04.01.2022): 319–42. http://dx.doi.org/10.47836/pjst.30.1.18.
Der volle Inhalt der QuelleWatson, Oliver P., Isidro Cortes-Ciriano, Aimee R. Taylor und James A. Watson. „A decision-theoretic approach to the evaluation of machine learning algorithms in computational drug discovery“. Bioinformatics 35, Nr. 22 (09.05.2019): 4656–63. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz293.
Der volle Inhalt der QuelleTyralis, Hristos, Georgia Papacharalampous, Apostolos Burnetas und Andreas Langousis. „Hydrological post-processing using stacked generalization of quantile regression algorithms: Large-scale application over CONUS“. Journal of Hydrology 577 (Oktober 2019): 123957. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.123957.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Hong-Yan, Wei Sun, Xiao Chen, Rui-Jia Lin und Yu Zhou. „Fixed-point algorithms for solving the critical value and upper tail quantile of Kuiper's statistics“. Heliyon 10, Nr. 7 (April 2024): e28274. http://dx.doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28274.
Der volle Inhalt der QuelleArunachalam, Srinivasan, Vojtech Havlicek, Giacomo Nannicini, Kristan Temme und Pawel Wocjan. „Simpler (classical) and faster (quantum) algorithms for Gibbs partition functions“. Quantum 6 (01.09.2022): 789. http://dx.doi.org/10.22331/q-2022-09-01-789.
Der volle Inhalt der QuelleKibzun, Andrey. „Comparison of two algorithms for solving a two-stage bilinear stochastic programming problem with quantile criterion“. Applied Stochastic Models in Business and Industry 31, Nr. 6 (16.02.2015): 862–74. http://dx.doi.org/10.1002/asmb.2115.
Der volle Inhalt der QuelleAhsan, Md Manjurul, M. A. Parvez Mahmud, Pritom Kumar Saha, Kishor Datta Gupta und Zahed Siddique. „Effect of Data Scaling Methods on Machine Learning Algorithms and Model Performance“. Technologies 9, Nr. 3 (24.07.2021): 52. http://dx.doi.org/10.3390/technologies9030052.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Xiaofeng. „AHP-BP-Based Algorithms for Teaching Quality Evaluation of Flipped English Classrooms in the Context of New Media Communication“. International Journal of Information Technologies and Systems Approach 16, Nr. 2 (21.04.2023): 1–12. http://dx.doi.org/10.4018/ijitsa.322096.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Wei, Zhao Wang, Guirong Wang, Zixin Ning, Boxiang Lian, Shangjie Li, Paraskevas Tsangaratos, Ioanna Ilia und Weifeng Xue. „Optimizing Rotation Forest-Based Decision Tree Algorithms for Groundwater Potential Mapping“. Water 15, Nr. 12 (19.06.2023): 2287. http://dx.doi.org/10.3390/w15122287.
Der volle Inhalt der QuelleRascon, Caleb, Oscar Ruiz-Espitia und Jose Martinez-Carranza. „On the Use of the AIRA-UAS Corpus to Evaluate Audio Processing Algorithms in Unmanned Aerial Systems“. Sensors 19, Nr. 18 (10.09.2019): 3902. http://dx.doi.org/10.3390/s19183902.
Der volle Inhalt der QuelleRajabi, Amirarsalan, und Ozlem Ozmen Garibay. „TabFairGAN: Fair Tabular Data Generation with Generative Adversarial Networks“. Machine Learning and Knowledge Extraction 4, Nr. 2 (16.05.2022): 488–501. http://dx.doi.org/10.3390/make4020022.
Der volle Inhalt der QuelleIvković, Nikola, Robert Kudelić und Matej Črepinšek. „Probability and Certainty in the Performance of Evolutionary and Swarm Optimization Algorithms“. Mathematics 10, Nr. 22 (20.11.2022): 4364. http://dx.doi.org/10.3390/math10224364.
Der volle Inhalt der QuelleWitkovsky, Viktor. „Numerical inversion of a characteristic function: An alternative tool to form the probability distribution of output quantity in linear measurement models“. ACTA IMEKO 5, Nr. 3 (04.11.2016): 32. http://dx.doi.org/10.21014/acta_imeko.v5i3.382.
Der volle Inhalt der QuelleBeazley, Elizabeth, Anna Bertiger und Kaisa Taipale. „An equivariant rim hook rule for quantum cohomology of Grassmannians“. Discrete Mathematics & Theoretical Computer Science DMTCS Proceedings vol. AT,..., Proceedings (01.01.2014). http://dx.doi.org/10.46298/dmtcs.2377.
Der volle Inhalt der QuellePietrosanu, Matthew, Jueyu Gao, Linglong Kong, Bei Jiang und Di Niu. „Advanced algorithms for penalized quantile and composite quantile regression“. Computational Statistics, 12.07.2020. http://dx.doi.org/10.1007/s00180-020-01010-1.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Hao. „Efficient importance sampling imputation algorithms for quantile and composite quantile regression“. Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, 29.11.2021. http://dx.doi.org/10.1002/sam.11565.
Der volle Inhalt der QuelleDabney, Will, Mark Rowland, Marc Bellemare und Rémi Munos. „Distributional Reinforcement Learning With Quantile Regression“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 32, Nr. 1 (29.04.2018). http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v32i1.11791.
Der volle Inhalt der QuelleChernozhukov, Victor, Iván Fernández-Val und Blaise Melly. „Fast algorithms for the quantile regression process“. Empirical Economics, 12.07.2020. http://dx.doi.org/10.1007/s00181-020-01898-0.
Der volle Inhalt der QuelleDeng, Yan, Huiwen Jia, Shabbir Ahmed, Jon Lee und Siqian Shen. „Scenario Grouping and Decomposition Algorithms for Chance-Constrained Programs“. INFORMS Journal on Computing, 13.10.2020. http://dx.doi.org/10.1287/ijoc.2020.0970.
Der volle Inhalt der QuellePapacharalampous, Georgia, und Andreas Langousis. „Probabilistic water demand forecasting using quantile regression algorithms“. Water Resources Research, 05.05.2022. http://dx.doi.org/10.1029/2021wr030216.
Der volle Inhalt der QuelleWen, Jiawei, Songshan Yang, Christina Dan Wang, Yifan Jiang und Runze Li. „Feature-splitting algorithms for ultrahigh dimensional quantile regression“. Journal of Econometrics, März 2023. http://dx.doi.org/10.1016/j.jeconom.2023.01.028.
Der volle Inhalt der QuelleDolce, Pasquale, Cristina Davino und Domenico Vistocco. „Quantile composite-based path modeling: algorithms, properties and applications“. Advances in Data Analysis and Classification, 02.11.2021. http://dx.doi.org/10.1007/s11634-021-00469-0.
Der volle Inhalt der QuelleJin, Jun, Shuangzhe Liu und Tiefeng Ma. „Optimal subsampling algorithms for composite quantile regression in massive data“. Statistics, 24.07.2023, 1–33. http://dx.doi.org/10.1080/02331888.2023.2239507.
Der volle Inhalt der QuellePagès, Gilles, und Abass Sagna. „Weak and strong error analysis of recursive quantization: a general approach with an application to jump diffusions“. IMA Journal of Numerical Analysis, 30.09.2020. http://dx.doi.org/10.1093/imanum/draa033.
Der volle Inhalt der QuelleMoon, Haeseong, und Wen-Xin Zhou. „High-dimensional composite quantile regression: Optimal statistical guarantees and fast algorithms“. Electronic Journal of Statistics 17, Nr. 2 (01.01.2023). http://dx.doi.org/10.1214/23-ejs2147.
Der volle Inhalt der QuelleSu, Yang, Huang Zhang, Benoit Gabrielle und David Makowski. „Performances of Machine Learning Algorithms in Predicting the Productivity of Conservation Agriculture at a Global Scale“. Frontiers in Environmental Science 10 (08.02.2022). http://dx.doi.org/10.3389/fenvs.2022.812648.
Der volle Inhalt der QuelleKrabichler, Thomas, und Marcus Wunsch. „Hedging goals“. Financial Markets and Portfolio Management, 17.11.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s11408-023-00437-y.
Der volle Inhalt der QuelleGerdt, Vladimir P., und Vladimir V. Kornyak. „An algorithm for analysis of the structure of finitely presented Lie algebras“. Discrete Mathematics & Theoretical Computer Science Vol. 1 (01.01.1997). http://dx.doi.org/10.46298/dmtcs.243.
Der volle Inhalt der QuelleGholami, Hamid, Aliakbar Mohammadifar, Dieu Tien Bui und Adrian L. Collins. „Mapping wind erosion hazard with regression-based machine learning algorithms“. Scientific Reports 10, Nr. 1 (24.11.2020). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-020-77567-0.
Der volle Inhalt der QuelleVogeti, Rishith Kumar, Bhavesh Rahul Mishra und K. Srinivasa Raju. „Machine learning algorithms for streamflow forecasting of Lower Godavari Basin“. H2Open Journal, 01.11.2022. http://dx.doi.org/10.2166/h2oj.2022.240.
Der volle Inhalt der QuelleDebbarma, Nilotpal, Parthasarathi Choudhury und Parthajit Roy. „Comparision of performance of multi criteria decision making ensemble-clustering algorithms in rainfall frequency analysis“. Water Practice and Technology, 02.09.2021. http://dx.doi.org/10.2166/wpt.2021.086.
Der volle Inhalt der QuelleAdler, Jakob, Elina Taneva, Thomas Ansorge und Peter R. Mertens. „CKD prevalence based on real-world data: continuous age-dependent lower reference limits of eGFR with CKD–EPI, FAS and EKFC algorithms“. International Urology and Nephrology, 28.04.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s11255-022-03210-8.
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