Buchumschlag

Deep BSVIEs Parametrization and Learning-Based Applications

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Agram, Nacira, Pucci, Giulia
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Probability
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Deep Learning for Energy Market Contracts: Dynkin Game with Doubly RBSDEs
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Installation of renewable capacities to meet emission targets and demand under uncertainty
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep learning for quadratic hedging in incomplete jump market
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fokker-Planck equations for McKean-Vlasov SDEs driven by fractional Brownian motion
von: Labed, Saloua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonzero-Sum Stochastic Differential Games for Controlled Convection-Diffusion SPDEs
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SIG-BSDE for Dynamic Risk Measures
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fokker-Planck equation for McKean-Vlasov SPDEs driven by time-space Brownian sheet
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fokker-Planck equations for conditional McKean-Vlasov systems driven by Brownian sheets
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Kalman filter for linear systems driven by time-space Brownian sheet
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Stopping for Systems Driven by the Brownian Sheet
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Deep Learning Approach to Renewable Capacity Installation under Jump Uncertainty
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SPDE Games Driven by a Brownian Sheet with Applications to Pollution Minimization
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spatially Controlled Evolution of Composite Materials via Stochastic Partial Differential Equations
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal control of SPDEs driven by time-space Brownian motion
von: Agram, Nacira, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A New One Parameter Unit Distribution: Median Based Unit Rayleigh (MBUR): Parametric Quantile Regression Model
von: Attia, Iman Mohamed
Veröffentlicht: (2024)

A Parametric Methodology for $G$-Expectations and Stochastic Systems under Model Uncertainty
von: Zhao, Guangqian
Veröffentlicht: (2025)

Topics in Probability, Parametric Estimation and Stochastic Calculus
von: de Lima, Levi Lopes
Veröffentlicht: (2025)

Compositional Reasoning for Parametric Probabilistic Automata
von: Mertens, Hannah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data-Driven Non-Parametric Model Learning and Adaptive Control of MDPs with Borel spaces: Identifiability and Near Optimal Design
von: Mrani-Zentar, Omar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active Learning for Non-Parametric Choice Models
von: Susan, Fransisca, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Applications of the Quantile-Based Probabilistic Mean Value Theorem to Distorted Distributions
von: Di Crescenzo, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Likelihood-Based Root State Reconstruction on a Tree: Sensitivity to Parameters and Applications
von: Clancy Jr., David, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On a finite quasi birth-death process with catastrophes and its diffusion approximation
von: Di Nunno, Giulia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parametrization of renormalized models for singular stochastic PDEs
von: Bailleul, I., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Utility maximisation and time-change
von: Di Nunno, Giulia, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Utility maximisation and change of variable formulas for time-changed dynamics
von: Di Nunno, Giulia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Learning for Computing Convergence Rates of Markov Chains
von: Qu, Yanlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parametric ROC Analysis and Optimal Cutoff Selection under Scale Mixtures of Skew-Normal Distributions: A Decision-Theoretic Framework with Asymptotic Inference
von: de Paula, Renato, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spiking Neural Models for Decision-Making Tasks with Learning
von: Jaffard, Sophie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cash non-additive risk measures: horizon risk and generalized entropy
von: Di Nunno, Giulia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Taylor Measure and its Applications
von: Micheas, Athanasios Christou
Veröffentlicht: (2025)

Bi-Coupling Method and Applications
von: Ren, Panpan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Strong Approximation of Iterated Ito and Stratonovich Stochastic Integrals Based on Generalized Multiple Fourier Series. Application to Numerical Solution of Ito SDEs and Semilinear SPDEs
von: Kuznetsov, Dmitriy F.
Veröffentlicht: (2020)

Renewal Hawkes Processes: Expectations and Applications
von: Cui, Lirong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalized Wright Analysis: Stochastic and Applications
von: Bock, W., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical Properties and Applications of k ‐Record Values Based on the Generalized Lindley Distribution
von: Maysam Abdulnabi Abdulhasan Al-Saedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Functional Data Clustering Based on Weighted Functional Spatial Ranks With Clinical Applications
von: Mohammed Baragilly, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Learning for Markov Chains: Lyapunov Functions, Poisson's Equation, and Stationary Distributions
von: Qu, Yanlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Iterated Lorenz Curves with Applications: The Multivariate Case
von: Yordanov, Vilimir
Veröffentlicht: (2025)

Kernel Characterisations of Stochastic Orders Within Parametric Density Families
von: Derbazi, Zakaria
Veröffentlicht: (2026)