Добірка наукової літератури з теми "Kalikow decomposition"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Зміст
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Kalikow decomposition".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Kalikow decomposition"
Galves, A., N. L. Garcia, E. Löcherbach, and E. Orlandi. "Kalikow-type decomposition for multicolor infinite range particle systems." Annals of Applied Probability 23, no. 4 (August 2013): 1629–59. http://dx.doi.org/10.1214/12-aap882.
Повний текст джерелаHodara, Pierre, and Eva Löcherbach. "Hawkes processes with variable length memory and an infinite number of components." Advances in Applied Probability 49, no. 1 (March 2017): 84–107. http://dx.doi.org/10.1017/apr.2016.80.
Повний текст джерелаRutkauskas, Aurimas, and Giedrius Girskas. "LITHUANIAN QUARRY AGGREGATES CONCRETE EFFECTS OF ALKALINE CORROSION TESTS / LIETUVOS KARJERŲ UŽPILDŲ POVEIKIO BETONO ŠARMINEI KOROZIJAI TYRIMAI." Mokslas – Lietuvos ateitis 7, no. 5 (February 2, 2016): 551–56. http://dx.doi.org/10.3846/mla.2015.848.
Повний текст джерелаPhi, Tien Cuong, Alexandre Muzy, and Patricia Reynaud-Bouret. "Event-Scheduling Algorithms with Kalikow Decomposition for Simulating Potentially Infinite Neuronal Networks." SN Computer Science 1, no. 1 (October 19, 2019). http://dx.doi.org/10.1007/s42979-019-0039-3.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Kalikow decomposition"
Phi, Tien Cuong. "Décomposition de Kalikow pour des processus de comptage à intensité stochastique." Thesis, Université Côte d'Azur, 2022. http://www.theses.fr/2022COAZ4029.
Повний текст джерелаThe goal of this thesis is to construct algorithms which are able to simulate the activity of a neural network. The activity of the neural network can be modeled by the spike train of each neuron, which are represented by a multivariate point processes. Most of the known approaches to simulate point processes encounter difficulties when the underlying network is large.In this thesis, we propose new algorithms using a new type of Kalikow decomposition. In particular, we present an algorithm to simulate the behavior of one neuron embedded in an infinite neural network without simulating the whole network. We focus on mathematically proving that our algorithm returns the right point processes and on studying its stopping condition. Then, a constructive proof shows that this new decomposition holds for on various point processes.Finally, we propose algorithms, that can be parallelized and that enables us to simulate a hundred of thousand neurons in a complete interaction graph, on a laptop computer. Most notably, the complexity of this algorithm seems linear with respect to the number of neurons on simulation