65C30」カテゴリーアーカイブ

The fast committor machine: Interpretable prediction with kernels

要約 確率システムの研究では、コミッター関数は、初期構成 $x$ から開始したシ … 続きを読む

カテゴリー: 65C30, 65C40, 82C31, 82C32, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | The fast committor machine: Interpretable prediction with kernels はコメントを受け付けていません

A backward differential deep learning-based algorithm for solving high-dimensional nonlinear backward stochastic differential equations

要約 この研究では、高次元の非線形後方確率微分方程式 (BSDE) を解くための … 続きを読む

カテゴリー: 60H07, 65C30, 68T07, 91G20, cs.LG, cs.NA, math.NA, q-fin.CP | A backward differential deep learning-based algorithm for solving high-dimensional nonlinear backward stochastic differential equations はコメントを受け付けていません

Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via Autoencoder

要約 未知の確率力学システムの正確な予測モデルをその軌跡データから学習する数値的 … 続きを読む

カテゴリー: 60H10, 60H35, 62M45, 65C30, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via Autoencoder はコメントを受け付けていません

Generative Modelling of Lévy Area for High Order SDE Simulation

要約 SDEsの解を数値シミュレーションする場合、O(¬sqrt{h}) (hは … 続きを読む

カテゴリー: 65C30, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.PR, stat.ML | Generative Modelling of Lévy Area for High Order SDE Simulation はコメントを受け付けていません

Deep Signature Algorithm for Multi-dimensional Path-Dependent Options

要約 タイトル:多次元パス依存オプションのためのディープシグネチャーアルゴリズム … 続きを読む

カテゴリー: 60H35, 65C30, 65M75, cs.LG, q-fin.CP, q-fin.MF | Deep Signature Algorithm for Multi-dimensional Path-Dependent Options はコメントを受け付けていません