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probability density function
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新研究量化分支连接处的曲率和密度
一篇新研究论文介绍了一种分析分支连接处得分场的曲率和密度的方法。该技术在不同噪声尺度下使用匹配的得分查询来分离二阶效应，从而能够描述超越单点的局部连续性。这种方法可以唯一地识别分支参数，并在实验中证明了其有效性，即使存在显著的一阶误差。
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新的PINN框架求解具有各种初始条件的Fokker-Planck方程
研究人员开发了一个新的框架，使用条件归一化流和物理信息神经网络（PINNs）来求解Fokker-Planck方程（FPE）。该方法通过重新构建问题以近似一个转移概率密度函数（PDF），从而有效地近似了各种初始条件的解算子。该方法利用一个相关的线性随机微分方程的PDF作为归一化流的基础分布，提高了准确性，尤其是在早期时间点，并减轻了数值不稳定性。