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English(EN) A cylindrical neural approximation theorem for conditional laws of McKean-Vlasov equations with common noise

新的神经网络方法逼近复杂随机方程中的条件律

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的方法，使用条件圆柱形神经网络来逼近带公共噪声的McKean-Vlasov方程中的条件律。该方法将傅里叶矩和截断签名映射到条件律的高斯混合逼近，从而能够评估目标泛函。该方法得到了连续性和通用逼近的理论保证的支持，并通过对各种示例的数值研究证明了其在实际应用中的有效性，显示出相对于经验粒子逼近的一致性改进。 AI

影响 引入了一个新的理论框架和计算方法来逼近复杂的随机过程，可能影响依赖于高级模拟和建模的领域。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Nacira Agram, Reda Hmioui, Jan Rems ·

    带公共噪声的McKean-Vlasov方程条件律的圆柱形神经近似定理

    arXiv:2608.08040v1 Announce Type: cross Abstract: We introduce conditional cylindrical neural networks for approximating functionals of conditional laws in McKean-Vlasov equations with common noise. Fourier moments of the initial law and truncated signatures of the time augmented…

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