Littérature scientifique sur le sujet « Sequential Monte Carlo (SMC) method »
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Articles de revues sur le sujet "Sequential Monte Carlo (SMC) method"
Wang, Liangliang, Shijia Wang et Alexandre Bouchard-Côté. « An Annealed Sequential Monte Carlo Method for Bayesian Phylogenetics ». Systematic Biology 69, no 1 (6 juin 2019) : 155–83. http://dx.doi.org/10.1093/sysbio/syz028.
Texte intégralFinke, Axel, Arnaud Doucet et Adam M. Johansen. « Limit theorems for sequential MCMC methods ». Advances in Applied Probability 52, no 2 (juin 2020) : 377–403. http://dx.doi.org/10.1017/apr.2020.9.
Texte intégralCong-An, Xu, Xu Congqi, Dong Yunlong, Xiong Wei, Chai Yong et Li Tianmei. « A Novel Sequential Monte Carlo-Probability Hypothesis Density Filter for Particle Impoverishment Problem ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 13, no 10 (1 octobre 2016) : 6872–77. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2016.5640.
Texte intégralAbu Znaid, Ammar M. A., Mohd Yamani Idna Idris, Ainuddin Wahid Abdul Wahab, Liana Khamis Qabajeh et Omar Adil Mahdi. « Sequential Monte Carlo Localization Methods in Mobile Wireless Sensor Networks : A Review ». Journal of Sensors 2017 (2017) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2017/1430145.
Texte intégralDeng, Yue, Yongzhen Pei, Changguo Li et Bin Zhu. « Model Selection and Parameter Estimation for an Improved Approximate Bayesian Computation Sequential Monte Carlo Algorithm ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2022 (30 juin 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8969903.
Texte intégralHsu, Kuo-Lin. « Hydrologic forecasting using artificial neural networks : a Bayesian sequential Monte Carlo approach ». Journal of Hydroinformatics 13, no 1 (2 avril 2010) : 25–35. http://dx.doi.org/10.2166/hydro.2010.044.
Texte intégralWeng, Zhipeng, Jinghua Zhou et Zhengdong Zhan. « Reliability Evaluation of Standalone Microgrid Based on Sequential Monte Carlo Simulation Method ». Energies 15, no 18 (14 septembre 2022) : 6706. http://dx.doi.org/10.3390/en15186706.
Texte intégralRöder, Lenard L., Patrick Dewald, Clara M. Nussbaumer, Jan Schuladen, John N. Crowley, Jos Lelieveld et Horst Fischer. « Data quality enhancement for field experiments in atmospheric chemistry via sequential Monte Carlo filters ». Atmospheric Measurement Techniques 16, no 5 (7 mars 2023) : 1167–78. http://dx.doi.org/10.5194/amt-16-1167-2023.
Texte intégralNakano, S., K. Suzuki, K. Kawamura, F. Parrenin et T. Higuchi. « A sequential Bayesian approach for the estimation of the age–depth relationship of Dome Fuji ice core ». Nonlinear Processes in Geophysics Discussions 2, no 3 (26 juin 2015) : 939–68. http://dx.doi.org/10.5194/npgd-2-939-2015.
Texte intégralRusyda Roslan, Nur Nabihah, NoorFatin Farhanie Mohd Fauzi et Mohd Ikhwan Muhammad Ridzuan. « Variance reduction technique in reliability evaluation for distribution system by using sequential Monte Carlo simulation ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 11, no 6 (1 décembre 2022) : 3061–68. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v11i6.3950.
Texte intégralThèses sur le sujet "Sequential Monte Carlo (SMC) method"
GONZATO, LUCA. « Application of Sequential Monte Carlo Methods to Dynamic Asset Pricing Models ». Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2020. http://hdl.handle.net/10281/295144.
Texte intégralIn this thesis we consider the application of Sequential Monte Carlo (SMC) methods to continuous-time asset pricing models. The first chapter of the thesis gives a self-contained overview on SMC methods. In particular, starting from basic Monte Carlo techniques we move to recent state of the art SMC algorithms. In the second chapter we review existing methods for the exact simulation of Hawkes processes. From our analysis we infer that the simulation scheme of Dassios and Zaho (2013) outperforms the other algorithms, including the most popular thinning method proposed by Ogata (1980). This chapter serves also as introduction to self-exciting jump processes, which are the subject of Chapter 3. Hence, in the third chapter we propose a new self-exciting jump diffusion model in order to describe oil price dynamics. We estimate the model by applying a state of the art SMC sampler on both spot and futures data. From the estimation results we find evidence of self-excitation in the oil market, which leads to an improved fit and a better out of sample futures forecasting performance with respect to jump-diffusion models with constant intensity. Furthermore, we compute and discuss two optimal hedging strategies based on futures trading. The optimality of the first hedging strategy proposed is based on the variance minimization, while the second strategy takes into account also the third-order moment contribution in considering the investors attitudes. A comparison between the two strategies in terms of hedging effectiveness is provided. Finally, in the fourth chapter we consider the estimation of continuous-time Wishart stochastic volatility models by observing portfolios of weighted options as in Orlowski (2019). In this framework we don't know the likelihood in closed-form; then we aim to estimate it using SMC techniques. To this end, we marginalize latent states and perform marginal likelihood estimation by adapting the recently proposed controlled SMC algorithm (Heng et. Al. 2019). From the numerical experiments we show that the proposed methodology gives much better results with respect to standard filtering techniques. Therefore, the great stability of our SMC method opens the door for effective joint estimation of latent states and unknown parameters in a Bayesian fashion. This last step amounts to design an SMC sampler based on a pseudo-marginal argument and is currently under preparation.
Ozgur, Soner. « Reduced Complexity Sequential Monte Carlo Algorithms for Blind Receivers ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2006. http://hdl.handle.net/1853/10518.
Texte intégralCreal, Drew D. « Essays in sequential Monte Carlo methods for economics and finance / ». Thesis, Connect to this title online ; UW restricted, 2007. http://hdl.handle.net/1773/7444.
Texte intégralLang, Lixin. « Advancing Sequential Monte Carlo For Model Checking, Prior Smoothing And Applications In Engineering And Science ». The Ohio State University, 2008. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1204582289.
Texte intégralKuhlenschmidt, Bernd. « On the stability of sequential Monte Carlo methods for parameter estimation ». Thesis, University of Cambridge, 2015. https://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.709098.
Texte intégralSkrivanek, Zachary. « Sequential Imputation and Linkage Analysis ». The Ohio State University, 2002. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1039121487.
Texte intégralChen, Wen-shiang. « Bayesian estimation by sequential Monte Carlo sampling for nonlinear dynamic systems ». Connect to this title online, 2004. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc%5Fnum=osu1086146309.
Texte intégralTitle from first page of PDF file. Document formatted into pages; contains xiv, 117 p. : ill. (some col.). Advisors: Bhavik R. Bakshi and Prem K. Goel, Department of Chemical Engineering. Includes bibliographical references (p. 114-117).
Valdes, LeRoy I. « Analysis Of Sequential Barycenter Random Probability Measures via Discrete Constructions ». Thesis, University of North Texas, 2002. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc3304/.
Texte intégralFuglesang, Rutger. « Particle-Based Online Bayesian Learning of Static Parameters with Application to Mixture Models ». Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-279847.
Texte intégralDetta examensarbete undersöker möjligheten att använda Sekventiella Monte Carlo metoder (SMC) för att utveckla en algoritm med syfte att utvinna parametrar i realtid givet en okänd modell. Då statistisk slutledning från dataströmmar medför svårigheter, särskilt i parameter-modeller, kommer arbetets fokus ligga i utvecklandet av en Monte Carlo algoritm vars uppgift är att sekvensiellt nyttja modellens posteriori fördelningar. Resultatet är att okända, statistiska parametrar kommer att förflyttas mot det krympande stödet av posterioren med hjälp utav en artificiell Markov dynamik, vilket tillåter en korrekt pseudo-marginalisering utav mål-distributionen. Algoritmen kommer sedan att testas på en enkel Gaussisk-modell, en Gaussisk mixturmodell (GMM) och till sist en GMM vars dimension är okänd. Kodningen i detta projekt har utförts i Matlab.
Carr, Michael John. « Estimating parameters of a stochastic cell invasion model with Fluorescent cell cycle labelling using approximate Bayesian computation ». Thesis, Queensland University of Technology, 2021. https://eprints.qut.edu.au/226946/1/Michael_Carr_Thesis.pdf.
Texte intégralLivres sur le sujet "Sequential Monte Carlo (SMC) method"
Arnaud, Doucet, De Freitas Nando et Gordon Neil 1967-, dir. Sequential Monte Carlo methods in practice. New York : Springer, 2001.
Trouver le texte intégralDoucet, Arnaud, Nando de Freitas, Neil Gordon et A. Smith. Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer New York, 2010.
Trouver le texte intégral(Foreword), A. Smith, Arnaud Doucet (Editor), Nando de Freitas (Editor) et Neil Gordon (Editor), dir. Sequential Monte Carlo Methods in Practice (Statistics for Engineering and Information Science). Springer, 2001.
Trouver le texte intégralRubinstein, Reuven Y., Ad Ridder et Radislav Vaisman. Fast Sequential Monte Carlo Methods for Counting and Optimization. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.
Trouver le texte intégralRubinstein, Reuven Y., Ad Ridder et Radislav Vaisman. Fast Sequential Monte Carlo Methods for Counting and Optimization. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.
Trouver le texte intégralRubinstein, Reuven Y., Ad Ridder et Radislav Vaisman. Fast Sequential Monte Carlo Methods for Counting and Optimization. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.
Trouver le texte intégralRubinstein, Reuven Y., Ad Ridder et Radislav Vaisman. Fast Sequential Monte Carlo Methods for Counting and Optimization. Wiley & Sons, Limited, John, 2013.
Trouver le texte intégralFast Sequential Monte Carlo Methods for Counting and Optimization Wiley Series in Probability and Statistics. John Wiley & Sons Inc, 2014.
Trouver le texte intégralBruno, Marcelo G. S. Sequential Monte Carlo Methods for Nonlinear Discrete-Time Filtering. Morgan & Claypool Publishers, 2013.
Trouver le texte intégralBruno, Marcelo G. S. Sequential Monte Carlo Methods for Nonlinear Discrete-Time Filtering. Morgan & Claypool Publishers, 2013.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Sequential Monte Carlo (SMC) method"
Lundén, Daniel, Johannes Borgström et David Broman. « Correctness of Sequential Monte Carlo Inference for Probabilistic Programming Languages ». Dans Programming Languages and Systems, 404–31. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-72019-3_15.
Texte intégralLundén, Daniel, Joey Öhman, Jan Kudlicka, Viktor Senderov, Fredrik Ronquist et David Broman. « Compiling Universal Probabilistic Programming Languages with Efficient Parallel Sequential Monte Carlo Inference ». Dans Programming Languages and Systems, 29–56. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-99336-8_2.
Texte intégralMatsui, Atsushi, Simon Clippingdale et Takashi Matsumoto. « A Sequential Monte Carlo Method for Bayesian Face Recognition ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 578–86. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11815921_63.
Texte intégralLundén, Daniel, Gizem Çaylak, Fredrik Ronquist et David Broman. « Automatic Alignment in Higher-Order Probabilistic Programming Languages ». Dans Programming Languages and Systems, 535–63. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-30044-8_20.
Texte intégralPanayirci, E., H. A. Çirpan, M. Moeneclaey et N. Noels. « Blind Phase Noise Estimation in OFDM Systems by Sequential Monte Carlo Method ». Dans Multi-Carrier Spread-Spectrum, 483–90. Dordrecht : Springer Netherlands, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/1-4020-4437-2_52.
Texte intégralSchikora, Marek, Wolfgang Koch, Roy Streit et Daniel Cremers. « A Sequential Monte Carlo Method for Multi-target Tracking with the Intensity Filter ». Dans Advances in Intelligent Signal Processing and Data Mining, 55–87. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-28696-4_3.
Texte intégralVerly, G. « Sequential Gaussian Simulation : A Monte Carlo Method for Generating Models of Porosity and Permeability ». Dans Generation, Accumulation and Production of Europe’s Hydrocarbons III, 345–56. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-77859-9_28.
Texte intégralJiang, Mingyan, et Dongfeng Yuan. « Blind Estimation of Fast Time-Varying Multi-antenna Channels Based on Sequential Monte Carlo Method ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 482–91. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11538356_50.
Texte intégralReich, Sebastian. « A Guided Sequential Monte Carlo Method for the Assimilation of Data into Stochastic Dynamical Systems ». Dans Recent Trends in Dynamical Systems, 205–20. Basel : Springer Basel, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-0348-0451-6_10.
Texte intégralWu, Yaohao, Wenying Liu et Chen Liang. « A Reliability Evaluation Method of Generation and Transmission Systems Based on Sequential Monte-Carlo Simulation ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 467–74. New York, NY : Springer New York, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-4981-2_51.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Sequential Monte Carlo (SMC) method"
Colac¸o, Marcelo J., Helcio R. B. Orlande, Wellington B. da Silva et George S. Dulikravich. « Application of a Bayesian Filter to Estimate Unknown Heat Fluxes in a Natural Convection Problem ». Dans ASME 2011 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. ASMEDC, 2011. http://dx.doi.org/10.1115/detc2011-47652.
Texte intégralYousefian, Sajjad, Gilles Bourque, Sandeep Jella, Philippe Versailles et Rory F. D. Monaghan. « A Stochastic and Bayesian Inference Toolchain for Uncertainty and Risk Quantification of Rare Autoignition Events in DLE Premixers ». Dans ASME Turbo Expo 2022 : Turbomachinery Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/gt2022-83667.
Texte intégralLee, Jae-young, Shahram Payandeh et Ljiljana Trajkovic´. « The Internet-Based Teleoperation : Motion and Force Predictions Using the Particle Filter Method ». Dans ASME 2010 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. ASMEDC, 2010. http://dx.doi.org/10.1115/imece2010-40495.
Texte intégralGao, Hongzhi, et Richard Green. « A sequential Monte Carlo method for particle filters ». Dans 2008 23rd International Conference Image and Vision Computing New Zealand (IVCNZ). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ivcnz.2008.4762108.
Texte intégralWen, Quan, et Jean Gao. « Tracking Interacting Subcellular Structures By Sequential Monte Carlo Method ». Dans 2007 29th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/iembs.2007.4353259.
Texte intégralMancasi, Monica, et Ramona Vatu. « Smart grids reliability indices assessment using sequential Monte Carlo method ». Dans 2015 IEEE 15th International Conference on Environment and Electrical Engineering (EEEIC). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/eeeic.2015.7165495.
Texte intégralWen, Quan, Jean Gao et Kate Luby-Phelps. « Multiple Interacting Subcellular Structure Tracking by Sequential Monte Carlo Method ». Dans 2007 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM 2007). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/bibm.2007.28.
Texte intégralTan, Hui, Xinmeng Chen et Min Jiang. « Object Tracking based on Snake and Sequential Monte Carlo Method ». Dans Sixth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/isda.2006.253863.
Texte intégralHuda, A. S. N., et Rastko Zivanovic. « Distribution system reliability assessment using sequential multilevel Monte Carlo method ». Dans 2016 IEEE Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT-Asia). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/isgt-asia.2016.7796499.
Texte intégralErmolaev, Petr A., Maxim A. Volynsky et Pavel A. Skakov. « Evaluation of interference fringe parameters using sequential Monte Carlo method ». Dans SPIE Optical Metrology, sous la direction de Peter Lehmann, Wolfgang Osten et Armando Albertazzi Gonçalves. SPIE, 2015. http://dx.doi.org/10.1117/12.2184578.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Sequential Monte Carlo (SMC) method"
Acton, Scott T., et Bing Li. A Sequential Monte Carlo Method for Real-time Tracking of Multiple Targets. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mai 2010. http://dx.doi.org/10.21236/ada532576.
Texte intégral