Resultados de búsqueda - Power, Sam

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    Some aspects of robustness in modern Markov Chain Monte Carlo Autoría: Power, Sam, Vasdekis, Giorgos

    Publicado 2025
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  2. 2
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    The sharp one-dimensional convex sub-Gaussian comparison constant Autoría: Davis, Damek, Power, Sam

    Publicado 2026
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  3. 3
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    Towards practical PDMP sampling: Metropolis adjustments, locally adaptive step-sizes, and NUTS-based time lengths Autoría: Chevallier, Augustin, Power, Sam, Sutton, Matthew

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  4. 4
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    A New Proof of Sub-Gaussian Norm Concentration Inequality Autoría: Liu, Zishun, Power, Sam, Chen, Yongxin

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  5. 5
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    Wasserstein Contraction of Coordinate Ascent Variational Inference Autoría: Caprio, Rocco, Corenflos, Adrien, Power, Sam

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  6. 6
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    Analysis of Multiple-try Metropolis via Poincaré inequalities Autoría: Caprio, Rocco, Power, Sam, Wang, Andi Q.

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  7. 7
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    Comparison of Markov chains via weak Poincaré inequalities with application to pseudo-marginal MCMC Autoría: Andrieu, Christophe, Lee, Anthony, Power, Sam, Wang, Andi Q.

    Publicado 2021
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  8. 8
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    Explicit convergence bounds for Metropolis Markov chains: isoperimetry, spectral gaps and profiles Autoría: Andrieu, Christophe, Lee, Anthony, Power, Sam, Wang, Andi Q.

    Publicado 2022
    Fuente: arXiv
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  9. 9
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    Weak Poincaré inequality comparisons for ideal and hybrid slice sampling Autoría: Power, Sam, Rudolf, Daniel, Sprungk, Björn, Wang, Andi Q.

    Publicado 2024
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  10. 10
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    Prediction-Centric Uncertainty Quantification via MMD Autoría: Shen, Zheyang, Knoblauch, Jeremias, Power, Sam, Oates, Chris. J.

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  11. 11
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    Distributional Training Data Attribution: What do Influence Functions Sample? Autoría: Mlodozeniec, Bruno, Reid, Isaac, Power, Sam, Krueger, David, Erdogdu, Murat, Turner, Richard E., Grosse, Roger

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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