卡杰·奈斯特罗姆
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2020年–今天
2022 [j7] 卡杰·奈斯特罗姆 , 张昌勇 :
基于霍克斯的高频财务数据模型。 《运营杂志》。 Res.Soc公司。 73 ( 10 ) : 2168-2185 ( 2022 ) [i5] 卡米娜·菲尔斯特伦 , 卡杰·奈斯特罗姆 :
深度学习、随机梯度下降和扩散图。 CoRR公司 abs/2204.01365 ( 2022 ) 2021 [i4] 卡杰·奈斯特罗姆 , 马蒂亚斯·维斯特伯格 :
利用神经网络求解Monge-Ampère方程的Dirichlet问题。 CoRR公司 abs/2110.03310 ( 2021 )
2010 – 2019
2019 [j6] 延斯·伯格 , 卡杰·奈斯特罗姆 :
复杂数据集中PDE的数据驱动发现。 J.计算。 物理学。 384 : 239-252 ( 2019 ) [i3] 本尼·艾夫林 , 卡杰·奈斯特罗姆 :
神经ODE作为具有恒定权重的ResNets的深度极限。 CoRR公司 abs/1906.12183 ( 2019 ) 2018 [j5] 延斯·伯格 , 卡杰·奈斯特罗姆 :
复杂几何中偏微分方程的统一深度人工神经网络方法。 神经计算 317 : 28-41 ( 2018 ) [i2] 延斯·伯格 , 卡杰·奈斯特罗姆 :
复杂数据集中PDE的数据驱动发现。 CoRR公司 abs/1808.10788 ( 2018 ) 2017 [i1] 延斯·伯格 , 卡杰·奈斯特罗姆 :
复杂几何中偏微分方程的统一深度人工神经网络方法。 CoRR公司 abs/1711.06464 ( 2017 ) 2015 【j4】 李凯(Kai Li) , 卡杰·奈斯特罗姆 , 马库斯·奥洛夫森 :
部分信息下的最优切换问题。 蒙特卡洛方法应用。 21 ( 2 ) : 91-120 ( 2015 ) 2010 [j3] 玛丽·弗伦茨 , 卡杰·奈斯特罗姆 :
Kolmogorov型退化抛物方程的自适应随机弱逼近。 J.计算。 申请。 数学。 234 ( 1 ) : 146-164 ( 2010 ) [注2] 卡杰·奈斯特罗姆 , 托马斯·恩斯科 :
使用随机微分方程的后验误差估计和自适应方法对金融衍生品进行定价和套期保值。 J.计算。 申请。 数学。 235 ( 三 ) : 563-592 ( 2010 )
2000 – 2009
2009 [j1] 卡杰·奈斯特罗姆 , 托马斯·恩斯科 :
Monte Carlo算法在含时区域中应用于抛物算子的Dirichlet问题。 蒙特卡罗方法应用。 15 ( 1 ) : 11-47 ( 2009 ) 2006 【c1】 大卫·布罗曼 , 卡杰·奈斯特罗姆 , 彼得·弗里茨森 :
使用结构约束增量确定过约束和欠约束方程组。 通用电力公司 2006 : 151-160