Data: wtorek, 15.11.2022, godz. 10:45-12:00
Prelegent: prof. UG dr hab. inż Jacek Gulgowski (UG)
Abstrakt: Badanie szeregów czasowych bardzo często związane jest albo z klasyfikacją zebranych danych albo z predykcją przyszłych wartości szeregu czasowego. Obydwa te zastosowania oznaczają, że zestawowi danych przyporządkowujemy liczbę lub element odpowiedniej przestrzeni liniowej (jest to tzw. labelling problem). Szeregi czasowe można utożsamiać z trajektoriami pewnego procesu stochastycznego. Jeśli założymy, że trajektorie te są funkcjami o wahaniu ograniczonym, to można udowodnić pewne twierdzenia, mówiące o tym, że wartości dowolnej funkcji na zwartym zbiorze dopuszczalnych trajektorii można aproksymować wartościami odpowiedniego funkcjonału liniowego na wektorze tzw. sygnatury trajektorii. Referat inspirowany preprintem "Optimal Estimation of Generic Dynamics by Path-Dependent Neural Jump ODEs", Florian Krach, Marc Nübel, Josef Teichmann (arXiv:2206.14284)
Miejsce: Sala B3-8/9 oraz zespół "Seminarium Nieliniowe" w MS Teams