阿纳克·达拉扬

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经济与统计研究中心（CREST）

引文

工作文件

1. Arnak Dalalyan，2017年。"采样和优化之间更进一步、更强的类比：朗之万蒙特卡罗和梯度下降,"工作文件2017-21年，经济与统计研究中心。

   引用人：

   1. 文森特·莱梅尔（Vincent Lemaire）、吉尔斯·帕格斯（Gilles Pag`es）和克里斯蒂安·杨（Christian Yeo），2023年。"摇摆合约定价：有无神经网络,"文件2306.03822，arXiv.org，2024年3月修订。
   2. Dalalyan，Arnak S.和Karagulyan，Avetik，2019年。"梯度不准确的朗之万蒙特卡罗的用户友好保证,"随机过程及其应用爱思唯尔，第129卷（12），第5278-5311页。
      • Arnak Dalalyan和Avetik Karagulyan，2017年。"梯度不准确的朗之万蒙特卡罗的用户友好保证,"工作文件2017-20，经济与统计研究中心。
   3. Ghaderi，Susan&Ahookhosh，Masoud&Arany，Adam&Skupin，Alexander&Patrinos，Panagiotis&Moreau，Yves，2024年。"非光滑复合势函数的平滑未调整Langevin算法,"应用数学与计算爱思唯尔，第464（C）卷。
   4. Florian Maire&Nial Friel&Pierre ALQUIER，2017年。"知情子采样MCMC：大型数据集的近似贝叶斯推断,"工作文件2017-40，经济与统计研究中心。
   5. Chau，Huy N.&Rásonyi，Miklós，2022年。"用于非凸学习的随机梯度哈密顿蒙特卡罗,"随机过程及其应用爱思唯尔，第149（C）卷，第341-368页。

2. Arnak Dalalyan和Avetik Karagulyan，2017年。"梯度不准确的朗之万蒙特卡罗的用户友好保证,"工作文件2017-20年，经济与统计研究中心。
   • Dalalyan，Arnak S.和Karagulyan，Avetik，2019年。"梯度不准确的朗之万蒙特卡罗的用户友好保证,"随机过程及其应用爱思唯尔，第129卷（12），第5278-5311页。

   引用人：

   1. 克雷斯波（Crespo）、马雷莱斯（Marelys）和加达特（Gadat）、塞巴斯蒂安（Sébastien）和根德雷（Gendre）、泽维尔（Xavier），2023年。"（弱）对数凹后验分布的随机Langevin Monte Carlo,"TSE工作文件23-1398，图卢兹经济学院（TSE）。
   2. Yang、Jun和Roberts、Gareth O.和Rosenthal、Jeffrey S.，2020年。"一般目标分布下随机游走metropolis算法的最优尺度,"随机过程及其应用爱思唯尔，第130卷（10），第6094-6132页。
   3. Ghaderi，Susan&Ahookhosh，Masoud&Arany，Adam&Skupin，Alexander&Patrinos，Panagiotis&Moreau，Yves，2024年。"非光滑复合势函数的平滑未调整Langevin算法,"应用数学与计算爱思唯尔，第464（C）卷。
   4. Murray Pollock、Paul Fearnhead、Adam M.Johansen和Gareth O.Roberts，2020年。"准平稳蒙特卡罗和ScaLE算法,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第82（5）卷，第1167-1221页，12月。
   5. Sotirios Sabanis和Ying Zhang，2020年。"通过不连续更新的SGLD最小化资产组合CVaR的完全数据驱动方法,"文件2007.01672，arXiv.org。
   6. Chau，Huy N.和Rásonyi，Miklós，2022年。"用于非凸学习的随机梯度哈密顿蒙特卡罗,"随机过程及其应用爱思唯尔，第149（C）卷，第341-368页。

3. Arnak S.Dalalyan，2014年。"平滑密度和对数曲线密度近似采样的理论保证,"工作文件2014-45，经济与统计研究中心。
   • Arnak S.Dalalyan，2017年。"从光滑密度和对数凹密度近似取样的理论保证,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第79卷（3），第651-676页，6月。

   引用人：

   1. Ruben Loaiza-Maya、Didier Nibbering和Dan Zhu，2023年。"高维潜在变量模型的混合未调整Langevin方法,"文件2306.14445，arXiv.org。
   2. Crespo，Marelys&Gadat，Sébastien&Gendre，泽维尔，2023年。"（弱）对数凹后验分布的随机Langevin Monte Carlo,"TSE工作文件23-1398，图卢兹经济学院（TSE）。
   3. Denis Belomestny和Leonid Iosipoi，2019年。"傅里叶变换MCMC、重尾分布和几何遍历性,"文件1909.00698，arXiv.org，2019年12月修订。
   4. M.Barkhagen&S.García&J.Gondzio&J.Kalcsics&J.Kroeske&S.Sabanis&a.Staal，2023年。"优化投资组合多元化和维度,"全球优化杂志，施普林格，第85卷（1），第185-234页，1月。
   5. Yang、Jun和Roberts、Gareth O.和Rosenthal、Jeffrey S.，2020年。"一般目标分布下随机游走metropolis算法的最优尺度,"随机过程及其应用爱思唯尔，第130卷（10），第6094-6132页。
   6. 文森特·莱梅尔（Vincent Lemaire）、吉尔斯·帕格斯（Gilles Pag`es）和克里斯蒂安·杨（Christian Yeo），2023年。"摆动合同定价：有无神经网络,"文件2306.03822，arXiv.org，2024年3月修订。
   7. 维伦纽夫（Villeneuve，Stéphane&Bolte，Jéróme&Miclo，Laurent），2022年。"用于全局优化的群梯度动力学：平均场极限情况,"TSE工作文件22-1302，图卢兹经济学院（TSE）。
   8. 梁腾元（Tengyuan Liang）和苏伟杰（Weijie J.Su），2019年。"基于矩调整随机梯度的人口景观统计推断,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第81（2）卷，第431-456页，4月。
   9. Dalalyan，Arnak S.和Karagulyan，Avetik，2019年。"梯度不准确的朗之万蒙特卡罗的用户友好保证,"随机过程及其应用爱思唯尔，第129卷（12），第5278-5311页。
      • Arnak Dalalyan和Avetik Karagulyan，2017年。"梯度不准确的朗之万蒙特卡罗的用户友好保证,"工作文件2017-20，经济与统计研究中心。
   10. Menz，Georg&Schlichting，André&Tang，Wenpin&Wu，Tianqi，2022年。"低温下无限交换算法的遍历性,"随机过程及其应用爱思唯尔，第151（C）卷，第519-552页。
   11. Tung Duy Luu、Jalal Fadili和Christophe Chesneau，2021年。"通过朗之万扩散从非光滑分布中采样,"应用概率的方法与计算施普林格，第23卷（4），第1173-1201页，12月。
   12. Gadat，Sébastien&Panloup，Fabien&Pellegrini，C.，2020年。"对数凹模型贝叶斯后验均值策略的代价,"TSE工作文件图卢兹经济学院（TSE），2022年2月修订，20-1155。
   13. Brosse、Nicolas&Durmus、Alain&Moulines、Eric&Sabanis、Sotirios，2019年。"驯化的未调整Langevin算法,"随机过程及其应用，爱思唯尔，第129卷（10），第3638-3663页。
   14. Belomestny，Denis&Iosipoi，Leonid，2021年。"傅里叶变换MCMC、重尾分布和几何遍历性,"数学与计算机仿真（MATCOM）爱思唯尔，第181（C）卷，第351-363页。
   15. Chau，Huy N.&Rásonyi，Miklós，2022年。"用于非凸学习的随机梯度哈密顿蒙特卡罗,"随机过程及其应用爱思唯尔，第149（C）卷，第341-368页。
   16. 塞缪尔·利文斯通和贾科莫·扎内拉，2022年。"巴克建议：在基于梯度的MCMC中结合稳健性和效率,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第84卷（2），第496-523页，4月。
   17. Arnak Dalalyan，2017年。"采样和优化之间更进一步、更强的类比：朗之万蒙特卡罗和梯度下降,"工作文件2017-21年，经济与统计研究中心。

4. Arnak S.Dalalyan&Mohamed Hebiri&Johannes Lederer，2014年。"拉索的预测性能,"工作文件2014-05，经济与统计研究中心。
   • Arnak Dalalyan和Mohamed Hebiri以及Johannes C.Lederer，2017年。"关于拉索的预测性能,"打印后哈尔什-02599138，哈尔。

   引用人：

   1. Pierre Bellec和Alexandre Tsybakov，2015年。"通过聚合实现单调和凸回归的精确预言界,"工作文件2015年4月，经济与统计研究中心。
   2. Laura Freijeiro‐González&Manuel Febrero‐Bande&Wenceslao Gonzalez‐Manteiga，2022年。"协变量依赖下变量选择的LASSO及其导数述评,"《国际统计评论》国际统计局，第90卷（1），第118-145页，4月。
   3. Belloni、Alexandre和Chen、Mingli和Madrid Padilla、Oscar Hernan和Wang、Zixuan（Kevin），2019年。"高维潜在面板分位数回归及其在资产定价中的应用,"华威经济研究论文系列（TWERPS）1230，华威大学经济系。
      • Alexandre Belloni、Mingli Chen、Oscar Hernan Madrid Padilla、Zixuan和Wang，2019年。"高维潜在面板分位数回归及其在资产定价中的应用,"文件1912.02151，arXiv.org，2022年8月修订。
   4. Jacob Bien和Irina Gaynanova、Johannes Lederer和Christian L.Müller，2019年。"TREX线性回归的预测误差界,"测试：西班牙统计与运筹学会官方期刊，施普林格；Sociedad de Estadística e Investigación Operativa，第28卷（2），第451-474页，6月。
   5. Gold，David&Lederer，Johannes&Tao，Jing，2020年。"高维工具变量回归的推断,"计量经济学杂志，爱思唯尔，第217卷（1），第79-111页。
   6. Pawan Gupta和Marianna Pensky，2018年。"用随机字典解线性不适定问题,"Sankhya B:印度统计杂志，施普林格；印度统计局，第80卷（1），第178-193页，5月。
   7. 盛旭，周凡，2021。"用于从线性测量估计梯度稀疏信号的迭代Alpha展开,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第83卷（2），第271-292页，4月。
   8. 谢万玲（Wanling Xie）和胡杨（Hu Yang），2023年。"基于群平方根弹性网的群稀疏恢复及迭代多元阈值算法,"AStA统计分析进展，施普林格；德国统计学会，第107卷（3），第469-507页，9月。
   9. 塔宁-西里蒙哥尔卡塞姆和雷扎·德里克瓦迪，2019年。"高维数据分析的正则化方法,"数据科学年鉴施普林格，第6卷（4），第737-763页，12月。
   10. Tung Duy Luu、Jalal Fadili和Christophe Chesneau，2020年。"低复杂度先验的尖锐预言不等式,"统计数学研究所年鉴，施普林格；统计数学研究所，第72卷（2），第353-397页，4月。

5. Olivier Collier&Arnak S，达拉扬，2013年。"利用非参数优良度检验进行曲线配准,"工作文件2013-33，经济与统计研究中心。

   引用人：

   1. del Barrio、Eustasio&Gordaliza、Paula&Lesconel、Hélène&Loubes、Jean-Michel，2019年。"Wasserstein变分的中心极限定理和bootstrap过程及其在分布结构关系中的应用,"多元分析杂志爱思唯尔，第169（C）卷，第341-362页。
   2. Holger Dette&Subhra Sankar Dhar&Weichi Wu，2021年。"识别两条回归曲线之间的偏移,"统计数学研究所年鉴，施普林格；统计数学研究所，第73卷（5），第855-889页，10月。
   3. Olivier Collier和Arnak Dalalyan，2017年。"估计稀疏泊松族的线性泛函意味着价格歧视,"工作文件2017-19年，经济与统计研究中心。

6. Laetitia Comminges和Arnak Dalalyan，2012年。"回归模型中二次泛函定义的复合零假设的极小极大检验,"工作文件2012-19年，经济与统计研究中心。

   引用人：

   1. Olivier Collier和Arnak Dalalyan，2017年。"估计稀疏泊松族的线性泛函意味着价格歧视,"工作文件2017-19年，经济与统计研究中心。

7. Arnak Dalalyan、Yuri Ingster和Alexandre B.Tsybakov，2012年。"复合函数模型中的统计推断,"工作文件2012-20年，经济与统计研究中心。

   引用人：

   1. Olga Klopp和Marianna Pensky，2013年。"稀疏高维变系数模型：非症状Minimax研究,"工作文件2013年30月，经济与统计研究中心。

文章

1. Dalalyan，Arnak S.和Karagulyan，Avetik，2019年。"梯度不准确的朗之万蒙特卡罗的用户友好保证,"随机过程及其应用爱思唯尔，第129卷（12），第5278-5311页。
   • Arnak Dalalyan和Avetik Karagulyan，2017年。"梯度不准确的朗之万蒙特卡罗的用户友好保证,"工作文件2017-20年，经济与统计研究中心。
   见上文工作文件版本下的引文。
2. Arnak S.Dalalyan，2017年。"平滑密度和对数曲线密度近似采样的理论保证,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第79卷（3），第651-676页，6月。
   • Arnak S.Dalalyan，2014年。"平滑密度和对数曲线密度近似采样的理论保证,"工作文件2014-45，经济与统计研究中心。
   见上文工作文件版本下的引文。
3. Arnak Dalalyan和Yury Kutoyants，2003年。"不变密度导数的渐近有效估计,"随机过程的统计推断，施普林格，第6卷（1），第89-107页，1月。

   引用人：

   1. Dalalyan Arnak S.和Kutoyants Yury A.，2004年。"遍历扩散不变密度的二阶极小极大估计,"统计与风险建模De Gruyter，第22卷（1/2004），第17-42页，1月。
   2. 范建清，2004。"金融计量经济学中非参数方法的选择性概述,"文件数学/0411034，arXiv.org。
   3. 范建清（Jianqing Fan）、范莹莹（Yingying Fan）和吕金池（Jinchi Lv），0。"波动矩阵非参数估计的聚合,"金融计量经济学杂志牛津大学出版社，第5卷（3），第321-357页。

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