A random-discretization based Monte Carlo method for numerical integration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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, Comparison of Transformation rnethod and SOIR in Keister (1996) example 5.4 Value of for Genz test functions 5.5 Numerical Results for Three Genz Test Functions 5.1 5.2 It d.J .t UJ 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 2.2 Variance of ,n as a function of b, Example 2 3.1 2-D Normal distribution contour and density graphs 3.2 Distribution of g(r) in example 4 . .3.3 Valiance of.,n as a function of b, Example 4' 4.7 sampling region of g(r) Between IS and soIR in example 4 . . . . .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 SOIR77 v11 78 5.7 Histograrn of malginal distribution of Capstick and Keister (1996) ex- ample over importance region -part 1 .5.8 Histograrn of rnarginal distribution of Capstick and Keister (1996) ex- ampleoverimportanceregion-part2... 5.9 Histogram of marginal distribution of Genz Ploduct Peak test function over initial importance region 5.10 Histogram of marginal clistribution of Genz Product Peak test function over final irnportance region 5.11 Histogran of marginal distribution of Genz Corner Peak test function over initial importance region 5.12 Histogram of marginal distribution of Genz Cornel Peak test function over final importance region 5.13 Histogram of marginal distribution of Genz Continuous test function over initial importance region 5.14 Histogram of marginal distribution of Genz Continuous test function ovel final importance region vlll
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle