arXiv:2507.21874v3 Тип уведомления: заменить резюме: растет интерес к так называемому подходу Байесовского прогноза, который позволяет сделать вывод в байезийском масштабе без указания функции вероятн...
arXiv:2606.24076v2 Annuales Type: заменить резюме: Мы предлагаем нестационарную модель, построенную с использованием смеси моделей шпильно-временной ковариации с эффектом адвекции; а именно модели, им...
arXiv: 260 3.05.817v2 Annuales Type: заменить резюме: Мы представляем схему локализации данных (DA), основанную на последовательной системе Markov Chain Monte Carlo (SMCMC) / cite {smc}, явно совпадаю...
arXiv: 2610,03895v1 Annualce Type: cross Brieft: В настоящем исследовании разрабатывается микросимулирование на основе обследования с помощью калиброванных и зависящих от конкретных агентов для оценки...
arXiv: 2112.12908v4 Annualce Type: заменить резюме: в Байезианской статистике изучение высокомерных мультимодальных авторьеров создает серьезные проблемы для существующих подходов к МКМК. В настоящем ...
arXiv:2509.23043v2 Тип уведомления: заменить перекрестное резюме: Генерационные модели широко использовались для ускорения смешивания MCMC в целях отбора проб и оптимизации, однако их эффективная инте...