A random-discretization based Monte Carlo method for numerical integration
Notice bibliographique
Résumé
List of Tables 2.7 Variance of Importance Sampling 3.1 Comparison of IS and AIS 4.7 Performance comparison between IS and SOIR for example 4 4.2 Performance comparison between IS ancl SOIR in example b Comparison of IS, AIS and SOiR in example 7 Numerical Comparison of AIS and SOIR of Example 8,ComparisonofTransformation rnethod and SOIR in Keister (1996) example 5.4 Value of ó¡ for Genz test functions 5.5 Numerical Results for Three Genz Test Functions 24 5.1 5.2 It d.J 34 46 É.t UJ 67 71 9, and 10 Capstick and 74 -r t¿ 76 vi List of Figures 2.7 Linear importance sampler fot g(r) with respect to the value of b 23 2.2 Variance of Ρ,n as a function of b, Example 2 25 3.1 2-D Normal distribution contour and density graphs 33 3.2 Distribution of g(r) in example 4 . .35 3.3 Valiance of.Ρ,n as a function of b, Example 4' 37 4.7 sampling region of g(r) Between IS and soIR in example 4 . . . . .47 4.2 Distribution of g(x) of example 5 . .50 4.3 Sampling region of g@) with IS and SOIR in example 5 . . .52 b.1 Histogram of rnarginal distribution of exarnple 6 ovel initial importance sampling region 63 5.2 Histogram of rnarginal distribution of example 6 over irnproved impor- tance sampling region 64 b.3 Histograrn of marginal clistribution of example 7 over improved impor- tance samPling region 66 5.4 Histograrn of marginal distlibution of exarnple 8 over importance re- gion-part1 70 b.bHistogr-am of marginal distribution of exarnple 8 over importance re- gion -part 2 b.6 Histogram of marginal distlibution of the five-dimensional mixture beta distribution after 4th iteration by using SOIR 77 v11 78 5.7 Histograrn of malginal distribution of Capstick and Keister (1996) ex- ample over importance region -part 1 .79 5.8 Histograrn of rnarginal distribution of Capstick and Keister (1996) ex- ampleoverimportanceregion-part2... 80 5.9 Histogram of marginal distribution of Genz Ploduct Peak test function over initial importance region 81 5.10 Histogram of marginal clistribution of Genz Product Peak test function over final irnportance region 82 5.11 Histogranì of marginal distribution of Genz Corner Peak test function over initial importance region 83 5.12 Histogram of marginal distribution of Genz Cornel Peak test function over final importance region 84 5.13 Histogram of marginal distribution of Genz Continuous test function over initial importance region 85 5.14 Histogram of marginal distribution of Genz Continuous test function ovel final importance region 86 vlll
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,013 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».