Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0571878 - ÚGN 2024 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Bérešová, Simona
    Numerical realization of the Bayesian inversion accelerated using surrogate models.
    Programs and Algorithms of Numerical Mathematics 21 : Proceedings of Seminar. Praha: Institute of Mathematics CAS Prague, 2023 - (Chleboun, J.; Kůs, P.; Papež, J.; Rozložník, M.; Segeth, K.; Šístek, J.), s. 25-36. ISBN 978-80-85823-73-8.
    [Programs and Algorithms of Numerical Mathematics /21./. Jablonec nad Nisou (CZ), 19.06.2022-24.06.2022]
    Grant CEP: GA TA ČR(CZ) TK02010118
    Institucionální podpora: RVO:68145535
    Klíčová slova: Bayesian inversion * delayed-acceptance Metropolis-Hastings * Markov chain Monte Carlo * surrogate model
    Obor OECD: Applied mathematics
    https://dml.cz/bitstream/handle/10338.dmlcz/703185/PANM_21-2022-1_6.pdf
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0342777
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    UGN_0571878.pdf2804.1 KBJinávyžádat
     
     
  2. 2.
    0565076 - ÚGN 2023 CZ eng D - Dizertace
    Bérešová, Simona
    Bayesian approach to the identification of parameters of differential equations.
    Ústav geoniky AV ČR, v. v. i. Obhájeno: Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB-TUO. 09.06.2022. - Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, 2022. 122 s.
    Institucionální podpora: RVO:68145535
    Klíčová slova: Bayesian inversion * deflated conjugate gradients * delayed-acceptance Metropolis-Hastings * Markov chain Monte Carlo * material parameter identification * surrogate model
    Obor OECD: Statistics and probability
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0336621
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    UGN_0565076.pdf27.8 MBJinápovolen
     
     
  3. 3.
    0556601 - ÚGN 2023 RIV CZ cze L4 - Software
    Bérešová, Simona
    SurrDAMH 1.0.
    [SurrDAMH 1.0.]
    Interní kód: SurrDAMH 1.0 ; 2022
    Technické parametry: Knihovna surrDAMH verze 1.0 slouží pro numerickou realizaci Bayesovské inverze pomocí metod Markov chain Monte Carlo.
    Ekonomické parametry: Knihovna surrDAMH verze 1.0
    Grant CEP: GA TA ČR(CZ) TK02010118
    GRANT EU: European Commission(XE) 847593 - EURAD
    Institucionální podpora: RVO:68145535
    Klíčová slova: Bayesian inversion * Markov chain Monte Carlo * surrogate model
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://github.com/dom0015/surrDAMH/releases/tag/v1.0
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0330778
     
     
  4. 4.
    0542780 - ÚVGZ 2022 RIV DE eng J - Článek v odborném periodiku
    Dabhi, H. - Rotach, M. W. - Dubrovský, Martin - Oberguggenberger, M.
    Evaluation of a stochastic weather generator in simulating univariate and multivariate climate extremes in different climate zones across Europe.
    Meteorologische Zeitschrift. Roč. 30, č. 2 (2021), s. 127-151. ISSN 0941-2948. E-ISSN 1610-1227
    Výzkumná infrastruktura: CzeCOS III - 90123
    Institucionální podpora: RVO:86652079
    Klíčová slova: low-frequency variability * daily precipitation * interannual variability * model * temperature * mortality * impact * order * tolerance * events * statistical downscaling * compound events * wgen * Markov chain * fire weather index * wet/dry spells
    Obor OECD: Meteorology and atmospheric sciences
    Impakt faktor: 2.368, rok: 2021
    Způsob publikování: Open access
    https://www.schweizerbart.de/papers/metz/detail/30/96064/Evaluation_of_a_stochastic_weather_generator_in_si?af=crossref
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0320123
     
     
  5. 5.
    0539657 - ÚFA 2022 RIV DE eng J - Článek v odborném periodiku
    Dabhi, H. - Rotach, M. W. - Dubrovský, Martin - Oberguggenberger, M.
    Evaluation of a stochastic weather generator in simulating univariate and multivariate climate extremes in different climate zones across Europe.
    Meteorologische Zeitschrift. Roč. 30, č. 2 (2021), s. 127-151. ISSN 0941-2948. E-ISSN 1610-1227
    Institucionální podpora: RVO:68378289
    Klíčová slova: statistical downscaling * compound events * WGEN * Markov chain * fire weather index * wet/dry spells
    Obor OECD: Meteorology and atmospheric sciences
    Impakt faktor: 2.368, rok: 2021
    Způsob publikování: Open access
    http://oadoi.org/10.1127/metz/2020/1021
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0317540
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0539657_MetZeit_Dubrovský_2021.pdf02 MBVydavatelský postprintpovolen
     
     
  6. 6.
    0505335 - ÚTIA 2020 RIV CZ eng D - Dizertace
    Papež, Milan
    Monte Carlo-Based Identification Strategies for State-Space Models.
    Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Obhájeno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 16.5.2019. - Brno: Vysoké učení technické v Brně, 2019. 224 s.
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-15970S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: sequential Monte Carlo * particle Markov chain Monte Carlo * nonlinear and non-Gaussian state-space models * transfer learning
    Obor OECD: Statistics and probability
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2019/AS/papez-0505335.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0296952
     
     
  7. 7.
    0496577 - ÚTIA 2019 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
    Peržina, V. - Swart, Jan M.
    How much market making does a market need?
    Journal of Applied Probability. Roč. 55, č. 3 (2018), s. 667-681. ISSN 0021-9002. E-ISSN 1475-6072
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA15-08819S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: continuous double auction * limit order book * Stigler-Luckock model * rank-based Markov chain
    Obor OECD: Pure mathematics
    Impakt faktor: 0.610, rok: 2018
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2018/SI/swart-0496577.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0289345
     
     
  8. 8.
    0490719 - ÚTIA 2019 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Swart, Jan M.
    Rigorous results for the Stigler-Luckock model for the evolution of an order book.
    Annals of Applied Probability. Roč. 28, č. 3 (2018), s. 1491-1535. ISSN 1050-5164
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA16-15238S; GA ČR GAP201/12/2613
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: Continuous double auction * order book * rank-based Markov chain * self-organized criticality * Stigler-Luckock model * market microstructure
    Obor OECD: Pure mathematics
    Impakt faktor: 1.703, rok: 2018
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2018/SI/swart-0490719.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0285272
     
     
  9. 9.
    0447119 - ÚTIA 2016 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Kárný, Miroslav
    Recursive estimation of high-order Markov chains: Approximation by finite mixtures.
    Information Sciences. Roč. 326, č. 1 (2016), s. 188-201. ISSN 0020-0255. E-ISSN 1872-6291
    Grant CEP: GA ČR GA13-13502S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: Markov chain * Approximate parameter estimation * Bayesian recursive estimation * Adaptive systems * Kullback–Leibler divergence * Forgetting
    Kód oboru RIV: BC - Teorie a systémy řízení
    Impakt faktor: 4.832, rok: 2016
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2015/AS/karny-0447119.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0249079
     
     
  10. 10.
    0444151 - ÚTIA 2016 CZ eng V - Výzkumná zpráva
    Kárný, Miroslav
    Recursive Estimation of High-Order Markov Chains: Approximation by Finite Mixtures.
    ÚTIA AV ČR, v.v.i, 2015. 28 s. Research Report, 2350.
    Grant CEP: GA ČR GA13-13502S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: Markov chain * approximate parameter estimation * Bayesian recursive estimation * adaptive systems * Kullback-Leibler divergence * forgetting
    Kód oboru RIV: BC - Teorie a systémy řízení
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0247113
     
     

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.