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English(EN) Inference for stochastic differential equations driven by weighted sub-fractional Brownian motion using neural networks and the Euler approximation

新方法使用神经网络和欧拉近似推断SDE参数

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的方法，用于推断由特定类型高斯过程驱动的随机微分方程（SDE）的参数。该方法利用神经网络和欧拉近似从离散观测中估计漂移、扩散和噪声协方差。该方法使用神经网络和径向基表示来建模漂移和扩散系数，然后通过似然剖面估计协方差指数和扩散尺度，与替代的神经网络方法相比显示出有希望的结果。 AI

影响 这项研究推进了复杂随机系统参数推断的方法，有可能提高依赖于此类数学框架的AI系统的建模和仿真能力。

排序理由 该条目是提交给arXiv的stat.ML类别的学术论文，详细介绍了一种用于随机微分方程的新推断方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · J. H. Ramirez-Gonzalez ·

    基于加权次分数布朗运动的随机微分方程的神经网络与欧拉近似推理

    arXiv:2610.00793v1 Announce Type: new Abstract: We consider the estimation of drift, diffusion, and noise covariance from discrete observations of stochastic differential equations driven by Gaussian processes. For a fixed observation horizon $T>0$ and a known initial state $x_0\…

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