Explore l'ergonomie spatiale pour les SPDE, couvrant les formulations de base, les effets initiaux des données, et les résultats sur l'ergonomie et le CLT.
Fournit une analyse approfondie du modèle d'Ising de champ aléatoire, couvrant la description du modèle, l'entropie libre et l'algorithme de champ moyen.
Explore la méthode de fonction aléatoire pour résoudre les PDE à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour approximer efficacement les fonctions à haute dimension.
Introduit un séminaire virtuel sur l'analyse stochastique, couvrant un large éventail de sujets et se concentrant sur les défis mathématiques de la crise du COVID-19.
Couvre la propagation des croyances sur les graphes, explorant les défis de calcul et les heuristiques, en se concentrant sur les propriétés de boucle des graphes aléatoires clairsemés.
Explore la vraisemblance du Whittle déprécié pour les séries chronologiques et les données spatiales, en mettant l'accent sur l'adaptation de la densité spectrale au parodogramme pour de meilleures prédictions et une meilleure estimation des paramètres.
Explore le formalisme thermodynamique pour disperser les billards, couvrant l'entropie topologique, les fonctions de poids et les lemmas de fragmentation.
Explore le modèle p-spin dans la théorie du verre de spin et la convergence au modèle d'énergie aléatoire en utilisant les intégrales gaussiennes et la méthode de réplique.
Déplacez-vous dans l'inférence réseau à partir de preuves textuelles, explorant la propagation de l'information, la traduction et l'attention multi-inputs.
