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Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Ergodic Diffusion Processe“
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Zeitschriftenartikel zum Thema "Ergodic Diffusion Processe"
Corradi, Valentina. „Comovements Between Diffusion Processes“. Econometric Theory 13, Nr. 5 (Oktober 1997): 646–66. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466600006113.
Der volle Inhalt der QuelleKamarianakis, Yiannis. „Ergodic control of diffusion processes“. Journal of Applied Statistics 40, Nr. 4 (April 2013): 921–22. http://dx.doi.org/10.1080/02664763.2012.750440.
Der volle Inhalt der QuelleWong, Bernard. „On Modelling Long Term Stock Returns with Ergodic Diffusion Processes: Arbitrage and Arbitrage-Free Specifications“. Journal of Applied Mathematics and Stochastic Analysis 2009 (23.09.2009): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2009/215817.
Der volle Inhalt der QuelleSwishchuk, Anatoliy, und M. Shafiqul Islam. „Diffusion Approximations of the Geometric Markov Renewal Processes and Option Price Formulas“. International Journal of Stochastic Analysis 2010 (19.12.2010): 1–21. http://dx.doi.org/10.1155/2010/347105.
Der volle Inhalt der QuelleKutoyants, Yury A., und Nakahiro Yoshida. „Moment estimation for ergodic diffusion processes“. Bernoulli 13, Nr. 4 (November 2007): 933–51. http://dx.doi.org/10.3150/07-bej1040.
Der volle Inhalt der QuelleKiessler, Peter C. „Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes“. Journal of the American Statistical Association 101, Nr. 474 (01.06.2006): 846. http://dx.doi.org/10.1198/jasa.2006.s98.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Mu Fa. „Ergodic theorems for reaction-diffusion processes“. Journal of Statistical Physics 58, Nr. 5-6 (März 1990): 939–66. http://dx.doi.org/10.1007/bf01026558.
Der volle Inhalt der QuelleMagdziarz, Marcin, und Aleksander Weron. „Ergodic properties of anomalous diffusion processes“. Annals of Physics 326, Nr. 9 (September 2011): 2431–43. http://dx.doi.org/10.1016/j.aop.2011.04.015.
Der volle Inhalt der QuelleBel, Golan, und Ilya Nemenman. „Ergodic and non-ergodic anomalous diffusion in coupled stochastic processes“. New Journal of Physics 11, Nr. 8 (12.08.2009): 083009. http://dx.doi.org/10.1088/1367-2630/11/8/083009.
Der volle Inhalt der QuelleDi Masp, G. B., und Ł. Stettner. „Bayesian ergodic adaptive control of diffusion processes“. Stochastics and Stochastic Reports 60, Nr. 3-4 (April 1997): 155–83. http://dx.doi.org/10.1080/17442509708834104.
Der volle Inhalt der QuelleDissertationen zum Thema "Ergodic Diffusion Processe"
Wasielak, Aramian. „Various Limiting Criteria for Multidimensional Diffusion Processes“. Diss., The University of Arizona, 2009. http://hdl.handle.net/10150/195115.
Der volle Inhalt der QuelleMaillet, Raphaël. „Analyse statistique et probabiliste de systèmes diffusifs en présence de bruit“. Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2024. http://www.theses.fr/2024UPSLD025.
Der volle Inhalt der QuelleThis thesis deals with the long-time behavior of stochastic Fokker-Planck equations with additive common noise and presents statistical methods for estimating the invariant measure of multidimensional ergodic diffusion processes from noisy data. In the first part, we analyze stochastic Fokker-Planck Partial Differential Equations (SPDEs), obtained as the mean-field limit of interacting particle systems influenced by both idiosyncratic and common Brownian noises. We establish conditions under which the addition of common noise restores uniqueness if the invariant measure. The main challenge arises from the finite-dimensional nature of the common noise, while the state variable — interpreted as the conditional marginal law of the system given the common noise — operates within an infinite-dimensional space. We demonstrate that uniqueness is restored if the mean field interaction term attracts the system towards its conditional mean given the common noise, particularly when the intensity of the idiosyncratic noise is small. In the second part, we develop a new statistical methodology using kernel density estimation to effectively approximate the invariant measure from noisy observations, highlighting the crucial role of the underlying Markov structure in the denoising process. This method involves a pre-averaging technique that proficiently reduces the intensity of the noise while maintaining the analytical characteristics and asymptotic properties of the underlying signal. We investigate the convergence rate of our estimator, which depends on the anisotropic regularity of the density and the intensity of the noise. We establish noise intensity conditions that allow for convergence rates comparable to those in noise-free environments. Additionally, we demonstrate a Bernstein concentration inequality for our estimator, leading to an adaptive procedure for selecting the kernel bandwidth
Aeckerle-Willems, Cathrine [Verfasser], und Claudia [Akademischer Betreuer] Strauch. „Nonparametric statistics for scalar ergodic diffusion processes / Cathrine Aeckerle-Willems ; Betreuer: Claudia Strauch“. Mannheim : Universitätsbibliothek Mannheim, 2019. http://d-nb.info/1202012035/34.
Der volle Inhalt der QuelleSera, Toru. „Functional limit theorem for occupation time processes of intermittent maps“. Kyoto University, 2020. http://hdl.handle.net/2433/259719.
Der volle Inhalt der QuelleMélykúti, Bence. „Theoretical advances in the modelling and interrogation of biochemical reaction systems : alternative formulations of the chemical Langevin equation and optimal experiment design for model discrimination“. Thesis, University of Oxford, 2010. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:d368c04c-b611-41b2-8866-cde16b283b0d.
Der volle Inhalt der QuelleKadlec, Karel. „Optimální řízení stochastických rovnic s Lévyho procesy v Hilbertových proctorech“. Doctoral thesis, 2020. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-437018.
Der volle Inhalt der QuelleBücher zum Thema "Ergodic Diffusion Processe"
S, Borkar Vivek, und Ghosh Mrinal K. 1956-, Hrsg. Ergodic control of diffusion processes. Cambridge: Cambridge University Press, 2011.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKutoyants, Yury A. Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes. London: Springer London, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-3866-2.
Der volle Inhalt der QuelleHerrmann, Samuel. Stochastic resonance: A mathematical approach in the small noise limit. Providence, Rhode Island: American Mathematical Society, 2014.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBorkar, Vivek S., Ari Arapostathis und Mrinal K. Ghosh. Ergodic Control of Diffusion Processes. Cambridge University Press, 2011.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBorkar, Vivek S., Ari Arapostathis und Mrinal K. Ghosh. Ergodic Control of Diffusion Processes. Cambridge University Press, 2011.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBorkar, Vivek S., Ari Arapostathis und Mrinal K. Ghosh. Ergodic Control of Diffusion Processes. Cambridge University Press, 2013.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBorkar, Vivek S., Ari Arapostathis und Mrinal K. Ghosh. Ergodic Control of Diffusion Processes. Cambridge University Press, 2011.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKutoyants, Yury A. Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes. Springer London, Limited, 2013.
Den vollen Inhalt der Quelle findenStatistical Inference for Ergodic Diffusion Processes. Springer, 2003.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKutoyants, Yury A. Statistical Inference for Ergodic Diffusion Proces. Springer London, 2010.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBuchteile zum Thema "Ergodic Diffusion Processe"
Kutoyants, Yury A. „Diffusion Processes and Statistical Problems“. In Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes, 17–110. London: Springer London, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-3866-2_2.
Der volle Inhalt der QuelleKutoyants, Yury A. „Introduction“. In Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes, 1–16. London: Springer London, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-3866-2_1.
Der volle Inhalt der QuelleKutoyants, Yury A. „Parameter Estimation“. In Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes, 111–226. London: Springer London, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-3866-2_3.
Der volle Inhalt der QuelleKutoyants, Yury A. „Special Models“. In Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes, 227–307. London: Springer London, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-3866-2_4.
Der volle Inhalt der QuelleKutoyants, Yury A. „Nonparametric Estimation“. In Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes, 309–419. London: Springer London, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-3866-2_5.
Der volle Inhalt der QuelleKutoyants, Yury A. „Hypotheses Testing“. In Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes, 421–60. London: Springer London, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-3866-2_6.
Der volle Inhalt der QuelleArnold, Ludwig, und Hans Crauel. „Iterated Function Systems and Multiplicative Ergodic Theory“. In Diffusion Processes and Related Problems in Analysis, Volume II, 283–305. Boston, MA: Birkhäuser Boston, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-0389-6_13.
Der volle Inhalt der QuelleKutoyants, Yury A., und Li Zhou. „Asymptotically Parameter-Free Tests for Ergodic Diffusion Processes“. In Statistical Models and Methods for Reliability and Survival Analysis, 161–75. Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2014. http://dx.doi.org/10.1002/9781118826805.ch11.
Der volle Inhalt der QuelleColonius, Fritz, und Wolfgang Kliemann. „Remarks on Ergodic Theory of Stochastic Flows and Control Flows“. In Diffusion Processes and Related Problems in Analysis, Volume II, 203–39. Boston, MA: Birkhäuser Boston, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-0389-6_9.
Der volle Inhalt der QuelleKutoyants, Yu A. „On Parameter Estimation by Contaminated Observations of Ergodic Diffusion Processes“. In Statistics for Industry and Technology, 461–72. Boston, MA: Birkhäuser Boston, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-8206-4_28.
Der volle Inhalt der QuelleKonferenzberichte zum Thema "Ergodic Diffusion Processe"
Piera, Francisco J., und Ravi R. Mazumdar. „An ergodic result for queue length processes of state-dependent queueing networks in the heavy-traffic diffusion limit“. In 2008 46th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/allerton.2008.4797600.
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