Jūsų asmens duomenų valdymas.

Siekdami užtikrinti geriausią Jūsų naršymo patirtį, šioje svetainėje naudojame slapukus (angl. cookies). Naršydami toliau patvirtinsite savo sutikimą naudoti slapukus. Savo sutikimą bet kada galėsite atšaukti pakeisdami interneto naršyklės nustatymus ir ištrindami įrašytus slapukus.

Susipažinkite su slapukų politika.

Privatumo politika
Spausdinti

Finansavimas

Markovo grandinės Monte Karlo metodas Bajeso modeliams su elipsiniais skirstiniais

Nr. 09.3.3-LMT-K-712-02-0008

Paraiškos būsena:
Nesudaryta sutartis
Vykdytojas Vilniaus universitetas
Regionas Vilniaus miesto
Priemonė MOKSLININKŲ, KITŲ TYRĖJŲ, STUDENTŲ MOKSLINĖS KOMPETENCIJOS UGDYMAS PER PRAKTINĘ MOKSLINĘ VEIKLĄ
Prioritetas 9 PRIORITETAS. Visuomenės švietimas ir žmogiškųjų išteklių potencialo didinimas
Kvietimo kodas 09.3.3-LMT-K-712-02

Projekto tikslas yra sukurti ir ištirti Markovo grandinės Monte Karlo (angl. Markov Chain Monte Carlo – MCMC) adaptavimo metodus Bajeso modeliams su elipsiniais skirstiniais. Tuo tikslu bus sudaryti efektyvūs skaitiniai MCMC algoritmai, leidžiantys priimti duomenų analizės sprendimus su iš anksto nustatytu patikimumu, įvedant Monte Karlo imčių tūrio reguliavimą Markovo grandyse, įvertinių tikslumo ir stabilumo vertinimą bei Markovo proceso grandinės stabdymą. Naudojant daugiamačius elipsinius modelius (regresinį Puasono-Gauso modelį, simetrinį stabilųjį dėsnį ir hierarchinį kirstinį (iškilame daugiakampyje) adityvinį Gauso modelį) projekte bus ištirtos sudarytų algoritmų skaitmeninimo problemos, įvertinant teoriškai bei kompiuterinio modeliavimo būdu jų skaičiuojamąjį stabilumą bei algoritminio sudėtingumo kompiuterio laiko ir atminties požiūriu, eilę. Sudaryta efektyvumo tyrimo metodika leis palyginti algoritmus su žinomais analitiniais (pvz., daugiamačio asimetrinio skirstinio atveju) ir kitais MCMC algoritmais. Sukurti MCMC algoritmai bus pritaikyti interaktyviam stochastinio optimizavimo uždavinių sprendimui ir praktikoje iškylantiems uždaviniams spręsti (aplinkotyros, draudimo bei finansinių sekų prognozavimo ir pan.).


Paraiškų informacija

Paraiškos gavimo data: 2017-06-13
Nr. Vertinimo kriterijus Finansavimo statusas Vertinimo balas
1. Tinkamumo vertinimas Taip (2017-08-18)
2. Naudos ir kokybės vertinimas Taip (2017-11-08) 72.00
Paraiškoje nurodyta projekto vertė: 42 502,40 Eur
Prašoma finansavimo suma: 42 502,40 Eur

Sutarties informacija

Projekto išlaidų suma, Eur Finansavimas, Eur Apmokėta išlaidų suma, Eur Išmokėtas finansavimas, Eur
0,00 0,00 0,00 0,00

Susiję įrašai