Tuyển sinh
Xemina
Seminar Phòng Toán rời rạc, Xác suất và Thống kê
Ngày đăng 08/04/2026 | 08:56 | Lượt xem: 22
Kính mời các đồng nghiệp quan tâm tham dự seminar do Phòng Toán rời rạc, Xác suất Thống kê phối hợp cùng Trung tâm Nghiên cứu và Đào tạo Toán học Quốc tế Unesco tổ chức vào buổi sáng thứ 6 ngày 10/04/2026 với hai nội dung như sau:
Meeting ID: 891 3406 2450
- Báo cáo khoa học
- Giới thiệu về chương trình Nghiên cứu sinh tại Đại học Mississippi, USA
Thời gian: 9h30 sáng Thứ 6, ngày 10/04/2026
Địa điểm: Phòng 507 nhà A6
Meeting ID: 891 3406 2450
Passcode: 123456
Speaker: Asoc. Prof. Nguyễn Xuân Đào, Mississippi University (USA)
Title: Weighted average iterated filtering using p-generalized Gaussian smoothing
Abstract: In recent years, simulation-based inferences have garnered significant attention due to the inherent challenges in directly computing likelihood functions for many real-world problems. Iterated filtering (Ionides et al., 2006, 2011b) has emerged as a method to maximize likelihood functions by perturbing models and approximating the gradient of log-likelihood through sequential Monte Carlo filtering. Using Stein’s identity, Doucet et al. (2013) devised a second-order approximation of the gradient of log-likelihood using sequential Monte Carlo smoothing. In this paper, we first generalize Stein’s identity for normal distribution to p-generalized Gaussian distribution, enabling more flexible perturbation with different tail behaviors. Building upon these gradient approximations, we introduce a novel weighted average algorithm for maximizing likelihood through the two-time-scale stochastic approximation. We integrate the algorithm into the iterated filtering framework, relaxing the requirement for an
unbiased and bounded variance of the two-time-scale stochastic approximation. We demonstrate the potential of this algorithm in fitting both linear and non-linear complex scientific problems. 