• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Стохастические алгоритмы и статистический анализ многомерных данных

2018

Цель исследования - разработка и анализ новых эффективных вычислительных статистических алгоритмов для высокоразмерных и сложных статистических задач, в частности, байесовское оценивание, оценка высокоразмерных ковариационных матриц, обнаружение сообществ в сетях, топологический анализ данных, оценивание барицентров.

Публикации по проекту:


Puchkin N., Spokoiny V. Adaptive multiclass nearest neighbor classifier / Cornell University. Series arxive "math". 2018.
Dvurechensky P., Gasnikov A., Kroshnin A. Computational Optimal Transport: Complexity by Accelerated Gradient Descent Is Better Than by Sinkhorn’s Algorithm, in: Proceedings of Machine Learning Research Vol. 80: Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML 2018). PMLR, 2018. P. 1367-1376.
Тюрин А. И., Гасников А. В. Быстрый градиентный спуск для задач выпуклой минимизации с оракулом, выдающим (δ, L)-модель функции в запрошенной точке // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2019. Т. 59. № 3. С. 1-20.
Naumov A., Spokoiny V., Ulyanov V. V. Confidence Sets for Spectral Projectors of Covariance Matrices / Пер. с рус. // Doklady Mathematics. 2018. Vol. 98. No. 2. P. 511-514. doi
Belomestny D., Zhivotovskiy N., Iosipoi L. Variance reduction via empirical variance minimization: convergence and complexity // Statistics and Computing. 2019
Goetze F., Naumov A.A., Tikhomirov A. On the local semicircular law for Wigner ensembles // Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2018. Vol. 24. No. 3. P. 2358-2400. doi
Belomestny D., Trabs M. Low-rank diffusion matrix estimation for high-dimensional time-changed Levy processes // Annales de l'institut Henri Poincare (B) Probability and Statistics. 2018. Vol. 54. No. 3. P. 1583-1621. doi
Naumov A., Spokoiny V., Ulyanov V. V., Tavyrikov Y. Nonasymptotic Estimates for the Closeness of Gaussian Measures on Balls, / Пер. с рус. // Doklady Mathematics. 2018. Vol. 98. No. 2. P. 490-493. doi
Belomestny D., Schoenmakers J. PROJECTED PARTICLE METHODS FOR SOLVING MCKEAN−VLASOV STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS // SIAM Journal on Numerical Analysis. 2018. Vol. 56. No. 6. P.  3169-3195. doi
Bobkov S., Chistyakov G., Goetze F. Berry–Esseen bounds for typical weighted sums // Electronic Journal of Probability. 2018. No. 23. P. 1-22. doi
Silin I., Spokoiny V. Bayesian inference for spectral projectors of the covariance matrix // Electronic journal of statistics. 2018. Vol. 12. No. 1. P. 1948-1987. doi
Belomestny D., Urusov M., Häfner S. Regression-based complexity reduction of the nested Monte Carlo methods // SIAM Journal on Financial Mathematics. 2018. Vol. 9. No. 2. P. 665-689. doi
Klartag B., Kolesnikov A. Extremal Kähler–Einstein Metric for Two-Dimensional Convex Bodies // Journal of Geometric Analysis. 2018. P. 1-27. doi
Belomestny D., Häfner S., Urusov M. Stratified regression-based variance reduction approach for weak approximation schemes // Mathematics and Computers in Simulation. 2018. Vol. 143. P. 125-137. doi