May, 2018

定向链随机微分方程

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TL;DR基于 McKean-Vlasov 类型的无限维非线性随机微分方程，我们提出了一个扩散过程粒子系统，通过链式网络结构耦合。它具有 (i) 局部链交互和 (ii) 平均场交互。由于局部链交互，混沌的传播不一定成立。此外，我们展示了平均场作用的存在或不存在的二分法，并讨论了从单个组分过程的观察中检测其存在的问题。
发现论文，激发创造
  • 定向链随机微分方程的光滑性

    研究延迟微分方程的平稳性，其中每个过程都受其无限定向链图中的邻域过程的影响，并介绍了延迟等结构，该结构中的辅助过程使传统的 Malliavin 导数方法不直接适用。

    Feb, 2022

  • 具有超线性增长的 McKean-Vlasov SDE 模拟

    本研究提出了两种完全概率欧拉方案，一种是显式的，一种是隐式的，用于模拟随机初始条件下具有超线性增长漂移的麦凯恩 - 弗拉索夫随机微分方程，并证明了在其后的粒子系统中两种方案都有强收敛性。经过数值测试发现，显式方案具有计算复杂度优势，但也存在 “粒子污染” 效应，需要更多的理论分析。

    Aug, 2018

  • 大粒子系统在平均场极限下的动力学

    本文讲解了如何从基本的微观方程出发，严谨地推导出统计物理学中的平均场演化偏微分方程，并详细介绍了数学方法和不同方法之间的关系，其中特别强调了混沌序列和 BBGKY 层次结构中的混沌传播。

    Jan, 2013

  • 均场反向随机微分方程：极限方法

    研究一种纯随机方法中的平均场反向随机微分方程的特殊平均场问题的近似解，证明其收敛速度为 1 /sqrt {N}，并证明其三元组以一定意义收敛于一种前向 - 反向随机微分方程解，该解不仅受到布朗运动的控制，而且还受独立高斯场的控制。

    Nov, 2007

  • 前向 - 后向随机微分方程和可控的麦克汉 - 弗拉索夫动力学

    通过概率分析，研究了 McKeanVlasov 型非线性随机动力系统的最优控制问题，给出了最优解的充分条件，并将其应用于含有均场交互的大规模随机博弈中。

    Mar, 2013

  • 神经跳跃随机微分方程

    本文提出了一种名为神经跳跃随机微分方程的数据驱动方法，用于学习连续和离散动态行为，即同时具有流动和跳跃的混合系统，并在几个合成和真实世界的标记点过程数据集上展示了其预测能力。

    May, 2019

  • 神经麦克林 - 瓦萨夫过程：扩散过程中的分布依赖

    将分布依赖显式地包含在随机微分方程的参数化中对于建模具有交互性的时间数据是有效的，并在维持标准 Itô-SDE 的优越性能的同时，通过 MV-SDE 关联的更丰富的概率流类来进行时间数据的建模。

    Apr, 2024

  • 用确定性粒子流约束随机非线性系统

    提出了一种非迭代的方法，从一个相互作用粒子逼近的对数梯度中估计必要的控制，用于扰动非线性系统的最优干预。

    Dec, 2021

  • 稳定扩散过程的因果建模

    我们开发了一种新的因果推断方法，通过学习随机微分方程 (SDEs) 的稳定密度来模拟系统在干预下的行为，而不需要因果图的结构方程，并且无需考虑无环性的常见假设。我们表明，在若干情况下，这些稳定扩散模型对于变量上的未观测干预进行了推广，通常比传统方法更好。我们的推断方法基于一个新的理论结果，通过在再生核希尔伯特空间中表达扩散的生成器上的稳定条件。由此产生的核函数离稳定性的偏差 (KDS) 是一个独立感兴趣的目标函数。

    Oct, 2023

  • 随机系统数据集的分析

    本文介绍了一种从具有 Langevin 方程描述的随机系统的噪声数据中提取漂移和扩散项，并确定动力学的确定性规律和波动力的方法，并通过对一维和二维噪声数据的模拟应用进行了验证。

    Mar, 1998