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Generalised Linear Models Driven by Latent Processes: Asymptotic Theory and Applications

यह शोध पत्र लेटेंट-प्रोसेस संचालित GLMs के लिए एक सामान्यीकृत ढांचे को प्रस्तुत करता है जो द्वि-पैरामीटर घातांकीय परिवार (bi-parameter exponential family) वितरणों को समाहित करता है, सुसंगत अनुमान और वैध निष्कर्ष के लिए एक साहसिक सिद्धांत (asymptotic theory) स्थापित करता है, और पूर्वानुमान के लिए एक सिद्धांतपूर्ण दृष्टिकोण प्रदान करता है, जैसा कि खसरे के संक्रमण और हिमनद वार्व्स (glacial varves) के अनुप्रयोगों के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Wagner Barreto-Souza, Ngai Hang Chan2026-02-19
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Generative Bayesian Inference with GANs

यह शोध पत्र एक बेयसियन GAN (B-GAN) सैंपलर प्रस्तुत करता है जो लाइकलीहुड-फ्री (likelihood-free) परिवेशों में पोस्टीरियर सैंपल्स को कुशलतापूर्वक उत्पन्न करने के लिए एप्रोक्सिमेट बेयसियन कम्प्यूटेशन को एडवरसेरियल ट्रेनिंग के साथ जोड़ता है, जिसे सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी और प्रतिस्पर्धी अनुभवजन्य प्रदर्शन द्वारा समर्थित किया गया है।

Yuexi Wang, Veronika Ročková2026-02-18
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IGC-Net for conditional average potential outcome estimation over time

यह शोध पत्र IGC-Net प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन न्यूरल एंड-टू-एंड मॉडल है जो अवलोकनात्मक डेटा से समय के साथ सशर्त औसत संभावित परिणामों का सटीक अनुमान लगाने के लिए पूर्णतः रिग्रेशन-आधारित पुनरावृत्त G-कंप्यूटेशन (G-computation) को निष्पादित करके मौजूदा विधियों की सीमाओं को संबोधित करता है, जिससे चिकित्सा में अधिक प्रभावी व्यक्तिगत निर्णय लेने में सक्षम बनाया जा सके।

Konstantin Hess, Dennis Frauen, Valentyn Melnychuk, Stefan Feuerriegel2026-02-18
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Score-based change point detection via tracking the best of infinitely many experts

यह शोध पत्र एक गैर-पैरामीट्रिक ऑनलाइन चेंज पॉइंट डिटेक्शन एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो अनंत विशेषज्ञों और द्विघाती हानि (quadratic loss) के लिए अनुकूलित अनुक्रमिक स्कोर फंक्शन अनुमान और एक फिक्स्ड शेयर फोरकास्टर का उपयोग करता है, जो दोनों ही आशाजनक अनुभवजन्य परिणाम और कठोर उच्च-संभाव्यता सैद्धांतिक गारंटी प्रदर्शित करता है।

Anna Markovich, Nikita Puchkin2026-02-18
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The co-varying ties between networks and item responses via latent variables

यह शोध पत्र एक नवीन जॉइंट नेटवर्क एंड आइटम रिस्पॉन्स मॉडल (JNIRM) प्रस्तुत करता है जो सहसंबद्ध गुप्त चरों (correlated latent variables) का उपयोग करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि कैसे शिक्षकों के परामर्श नेटवर्क उनके संतुष्टि और छात्रों के प्रति धारणाओं को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं, जबकि यह पारंपरिक पृथक मॉडलिंग दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Selena Wang, Plamena Powla, Tracy Sweet, Subhadeep Paul2026-02-18
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On the Validity of Isotropic Covariance Functions for Set-indexed Random Fields

यह शोध पत्र बॉल-हौसडॉर्फ (ball-Hausdorff) दूरी को प्रस्तुत करता है, जो न्यूनतम संलग्न गेंदों (minimum enclosing balls) से व्युत्पन्न एक सशर्त ऋणात्मक निश्चित मीट्रिक (conditionally negative definite metric) है, जो सेट-निर्भरता को निम्न-आयामी ज्यामितीय सारांशों में कम करके सेट-अनुक्रमित यादृच्छिक क्षेत्रों (set-indexed random fields) पर मेटर्न परिवार (Matérn family) जैसे आइसोट्रोपिक कोवेरिएंस फलनों के वैध अनुप्रयोग को सक्षम बनाता है।

Lucas da Cunha Godoy, Marcos Oliveira Prates, Fernando Andrés Quintana, Jun Yan2026-02-18
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Energy-Efficient Routing Protocol in Vehicular Opportunistic Networks: A Dynamic Cluster-based Routing Using Deep Reinforcement Learning

यह शोध पत्र CR-DRL का प्रस्ताव करता है, जो वेहिकुलर ऑपर्चुनिस्टिक नेटवर्क्स के लिए एक डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग-आधारित डायनेमिक क्लस्टर रूटिंग प्रोटोकॉल है, जो अत्यधिक गतिशील वातावरण में रिले चयन और क्लस्टर ओवरलैप को अनुकूलित करके ऊर्जा दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, नोड के जीवनकाल को बढ़ाता है और डिलीवरी विश्वसनीयता में सुधार करता है।

Meisam Sharifi Sani, Saeid Iranmanesh, Raad Raad, Faisel Tubbal2026-02-18
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Amortised and provably-robust simulation-based inference

यह शोध पत्र एक नवीन, एमोर्टाइज्ड (amortised) सिमुलेशन-आधारित अनुमान पद्धति प्रस्तुत करता है जो सामान्यीकृत बेयसियन अनुमान और एक न्यूरल वेटेड स्कोर-मैचिंग लॉस पर आधारित है, जो आउटलेर्स के विरुद्ध प्रमाणिक सुदृढ़ता प्राप्त करती है और कम्प्यूटेशनल जटिलता को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए मार्कोव चेन मोंटे कार्लो सैंपलिंग की आवश्यकता को समाप्त करती है।

Ayush Bharti, Charita Dellaporta, Yuga Hikida, François-Xavier Briol2026-02-18
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The empirical distribution of sequential LS factors in Multi-level Dynamic Factor Models

यह शोध पत्र मोंटे कार्लो प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि बाई (2003) द्वारा व्युत्पन्न प्रिंसिपल कंपोनेंट्स कारकों का अनंत-वितरण (asymptotic distribution), मल्टी-लेवल डायनेमिक फैक्टर मॉडल्स में सीक्वेंशियल लीस्ट स्क्वायर्स कारकों के परिमित-नमूना वितरण (finite-sample distribution) का प्रभावी ढंग से अनुमान लगाता है, और साथ ही उनके अनंत माध्य वर्ग त्रुटि (asymptotic mean squared error) के लिए सबसे सुदृढ़ अनुमानक की पहचान भी करता है।

Gian Pietro Bellocca, Ignacio Garrón, Vladimir Rodríguez-Caballero, Esther Ruiz2026-02-18
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Natural direct effects of vaccines and post-vaccination behaviour

यह शोध पत्र तर्क देता है कि टीकाकरण के बाद व्यवहार संबंधी परिवर्तनों को ध्यान में रखते हुए वैक्सीन प्रभावकारिता को मापने के लिए प्राकृतिक प्रत्यक्ष प्रभाव (natural direct effects) उपयुक्त कारण अनुमानित (causal estimands) हैं, हालांकि यह स्वास्थ्य देखभाल संबंधी व्यवहार जैसे भ्रमित करने वाले कारकों के कारण उनके अनुमान में व्यावहारिक चुनौतियों पर प्रकाश डालता है और बेहतर व्यवहार संबंधी डेटा संग्रह की आवश्यकता पर बल देता है।

Bronner P. Gonçalves, Piero L. Olliaro, Sheena G. Sullivan, Benjamin J. Cowling2026-02-18