Gotowa bibliografia na temat „Regression Monte-Carlo scheme”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Spis treści
Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Regression Monte-Carlo scheme”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Artykuły w czasopismach na temat "Regression Monte-Carlo scheme"
Izydorczyk, Lucas, Nadia Oudjane i Francesco Russo. "A fully backward representation of semilinear PDEs applied to the control of thermostatic loads in power systems". Monte Carlo Methods and Applications 27, nr 4 (21.10.2021): 347–71. http://dx.doi.org/10.1515/mcma-2021-2095.
Pełny tekst źródłaFolashade Adeola Bolarinwa, Olusola Samuel Makinde i Olusoga Akin Fasoranbaku. "A new Bayesian ridge estimator for logistic regression in the presence of multicollinearity". World Journal of Advanced Research and Reviews 20, nr 3 (30.12.2023): 458–65. http://dx.doi.org/10.30574/wjarr.2023.20.3.2415.
Pełny tekst źródłaGobet, E., J. G. López-Salas, P. Turkedjiev i C. Vázquez. "Stratified Regression Monte-Carlo Scheme for Semilinear PDEs and BSDEs with Large Scale Parallelization on GPUs". SIAM Journal on Scientific Computing 38, nr 6 (styczeń 2016): C652—C677. http://dx.doi.org/10.1137/16m106371x.
Pełny tekst źródłaTrinchero, Riccardo, i Flavio Canavero. "Use of an Active Learning Strategy Based on Gaussian Process Regression for the Uncertainty Quantification of Electronic Devices". Engineering Proceedings 3, nr 1 (30.10.2020): 3. http://dx.doi.org/10.3390/iec2020-06967.
Pełny tekst źródłaGobet, Emmanuel, José Germán López-Salas i Carlos Vázquez. "Quasi-Regression Monte-Carlo Scheme for Semi-Linear PDEs and BSDEs with Large Scale Parallelization on GPUs". Archives of Computational Methods in Engineering 27, nr 3 (4.04.2019): 889–921. http://dx.doi.org/10.1007/s11831-019-09335-x.
Pełny tekst źródłaKhan, Sajid Ali, Sayyad Khurshid, Shabnam Arshad i Owais Mushtaq. "Bias Estimation of Linear Regression Model with Autoregressive Scheme using Simulation Study". Journal of Mathematical Analysis and Modeling 2, nr 1 (29.03.2021): 26–39. http://dx.doi.org/10.48185/jmam.v2i1.131.
Pełny tekst źródłaWang, Han, Lingwei Xu i Xianpeng Wang. "Outage Probability Performance Prediction for Mobile Cooperative Communication Networks Based on Artificial Neural Network". Sensors 19, nr 21 (4.11.2019): 4789. http://dx.doi.org/10.3390/s19214789.
Pełny tekst źródłaSeo, Jung-In, Young Eun Jeon i Suk-Bok Kang. "New Approach for a Weibull Distribution under the Progressive Type-II Censoring Scheme". Mathematics 8, nr 10 (5.10.2020): 1713. http://dx.doi.org/10.3390/math8101713.
Pełny tekst źródłaMORALES, MARÍA, CARMELO RODRÍGUEZ i ANTONIO SALMERÓN. "SELECTIVE NAIVE BAYES FOR REGRESSION BASED ON MIXTURES OF TRUNCATED EXPONENTIALS". International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 15, nr 06 (grudzień 2007): 697–716. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488507004959.
Pełny tekst źródłaMa, Zhi-Sai, Li Liu, Si-Da Zhou i Lei Yu. "Output-Only Modal Parameter Recursive Estimation of Time-Varying Structures via a Kernel Ridge Regression FS-TARMA Approach". Shock and Vibration 2017 (2017): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2017/8176593.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Regression Monte-Carlo scheme"
Min, Ming. "Numerical Methods for European Option Pricing with BSDEs". Digital WPI, 2018. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/1169.
Pełny tekst źródłaIzydorczyk, Lucas. "Probabilistic backward McKean numerical methods for PDEs and one application to energy management". Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAE008.
Pełny tekst źródłaThis thesis concerns McKean Stochastic Differential Equations (SDEs) to representpossibly non-linear Partial Differential Equations (PDEs). Those depend not onlyon the time and position of a given particle, but also on its probability law. In particular, we treat the unusual case of Fokker-Planck type PDEs with prescribed final data. We discuss existence and uniqueness for those equations and provide a probabilistic representation in the form of McKean type equation, whose unique solution corresponds to the time-reversal dynamics of a diffusion process.We introduce the notion of fully backward representation of a semilinear PDE: thatconsists in fact in the coupling of a classical Backward SDE with an underlying processevolving backwardly in time. We also discuss an application to the representationof Hamilton-Jacobi-Bellman Equation (HJB) in stochastic control. Based on this, we propose a Monte-Carlo algorithm to solve some control problems which has advantages in terms of computational efficiency and memory whencompared to traditional forward-backward approaches. We apply this method in the context of demand side management problems occurring in power systems. Finally, we survey the use of generalized McKean SDEs to represent non-linear and non-conservative extensions of Fokker-Planck type PDEs
Książki na temat "Regression Monte-Carlo scheme"
Sobczyk, Eugeniusz Jacek. Uciążliwość eksploatacji złóż węgla kamiennego wynikająca z warunków geologicznych i górniczych. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN, 2022. http://dx.doi.org/10.33223/onermin/0222.
Pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Regression Monte-Carlo scheme"
Habyarimana, Ephrem, i Sofia Michailidou. "Genomic Prediction and Selection in Support of Sorghum Value Chains". W Big Data in Bioeconomy, 207–18. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-71069-9_16.
Pełny tekst źródłaYoshida, Ruriko, Hisayuki Hara i Patrick M. Saluke. "Sequential Importance Sampling for Logistic Regression Model". W Computational Models for Biomedical Reasoning and Problem Solving, 231–55. IGI Global, 2019. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-7467-5.ch009.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Regression Monte-Carlo scheme"
Pidaparthi, Bharath, i Samy Missoum. "A Multi-Fidelity Approach for Reliability Assessment Based on the Probability of Model Inconsistency". W ASME 2022 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/detc2022-90115.
Pełny tekst źródłaChao, Manuel Arias, Darrel S. Lilley, Peter Mathé i Volker Schloßhauer. "Calibration and Uncertainty Quantification of Gas Turbine Performance Models". W ASME Turbo Expo 2015: Turbine Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2015. http://dx.doi.org/10.1115/gt2015-42392.
Pełny tekst źródła