Robust evaluation of treatment effects in longitudinal studies with truncation by death or other intercurrent events
この論文は、死亡や治療変更などの中間事象により従来法が困難となるランダム化比較試験において、事象発生前の最終観測時点での対照群と治療群を比較する「PLOT 推定量」を提案し、仮定を最小化しつつ頑健な治療効果を評価する新しい手法を開発・検証したものである。
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252 件の論文
Absolute indices for determining compactness, separability and number of clusters
この論文は、クラスタリングのコンパクト性と分離性を評価し、真のクラスタ数を決定するための新しい絶対指標を提案し、合成データおよび実データを用いて既存の指標との比較を通じてその有効性を検証したものである。
Nonparametric bounds for vaccine effects in randomized trials
本論文は、ワクチン試験におけるブラインディングの破綻によって生じる行動効果を考慮しつつ、従来の点識別を可能にする強い仮定を緩和し、感染リスクとワクチン受容信念の共通未測定交絡因子が存在する状況下で、線形計画法および単調性に基づくアプローチによりワクチン効果に対する非パラメトリックな因果境界を導出する手法を提案しています。
Empirical Orlicz norms
本論文は、経験的オルリッツノルムの大数の法則と中心極限定理を確立し、正規分布の場合には標準的な収束速度ではなく非標準的な速度と安定分布への収束が現れること、また一般には一様な収束速度が存在しないことを示しています。
Causal Regime Detection in Energy Markets With Augmented Time Series Structural Causal Models
この論文は、気象や発電構成などの要因と電力価格の複雑な因果関係を捉え、真の因果構造を学習して時系列データに反事実的推論を可能にする「拡張時系列因果モデル（ATSCM）」を提案し、再生可能エネルギーの異なるシナリオ下での価格予測などの新たな分析を可能にすることを示しています。
Towards Causal Market Simulators
この論文は、深生成モデルと構造的因果モデルを統合した時系列ニューラル因果モデル VAE（TNCM-VAE）を提案し、金融時系列データにおける因果関係と時間的依存性を維持しつつ、反事実的シナリオ分析やリスク評価を可能にする市場シミュレーターの開発を目指しています。
Sequential Causal Normal Form Games: Theory, Computation, and Strategic Signaling
この論文は、リーダー・フォロワー相互作用に因果階層を組み込んだ逐次因果ゲームの理論的枠組みを提案するものの、シミュレーションを通じて合理的な後方帰納法では古典的なスタッケルベルグ均衡に対して福利の改善が全く見られず、因果的推論の利点が標準的な均衡概念では実現できないという重要な限界を明らかにしています。
Community detection in heterogeneous signed networks
本論文は、正負の両方のエッジを持つ有向ネットワークにおける強・弱のバランスを同時にモデル化し、識別可能性と漸近的一貫性を証明した符号付きブロックモデルを提案し、その有効性を数値実験と実データへの適用で示したものである。
Maximum Risk Minimization with Random Forests
この論文は、異なる環境間で最大リスクを最小化する（MaxRM）という原則に基づき、平均二乗誤差、負の報酬、後悔の 3 つのリスク指標に対応するランダムフォレストの新しい変種を提案し、その計算効率性、統計的整合性、および未見のテスト分布に対する保証を実証しています。
The Bayesian Geometry of Transformer Attention
本論文は、真の事後分布が既知で記憶化が不可能な「ベイズ風洞」と呼ばれる制御環境を構築し、トランスフォーマーがアーキテクチャの幾何学的設計（残差ストリーム、フィードフォワードネットワーク、アテンションの役割分担）によって厳密にベイズ推論を実現することを示し、これが平坦なアーキテクチャとの決定的な違いであることを明らかにした。
Gradient Dynamics of Attention: How Cross-Entropy Sculpts Bayesian Manifolds
本論文は、クロスエントロピー損失による勾配降下法がアテンションスコアと値ベクトルを共進化的に更新するメカニズムを解析し、これが変分推論的な EM 手順に相当する動的過程を通じて、トランスフォーマーがベイズ推論を実行するための低次元多様体を形成することを明らかにしています。
Sampling via Stochastic Interpolants by Langevin-based Velocity and Initialization Estimation in Flow ODEs
この論文は、線形確率補間に基づく確率流 ODE を用いて非正規化ボルツマン分布からサンプリングする新規手法を提案し、中間時刻におけるランジュバン・サンプラーの活用と速度場推定によって、多峰性分布やベイズ推論タスクにおける効率的なサンプリングと理論的な収束保証を実現したものである。
Transfer learning for functional linear regression via control variates
本論文は、プライバシー制約のある分散環境でも適用可能な制御変量法に基づく転移学習推定量を提案し、オフセット転移学習との理論的関係を初めて確立するとともに、離散観測に起因する滑らかさ誤差を考慮した収束率を導出することで、関数線形回帰の推定・予測性能を向上させることを示しています。
Error Analysis of Bayesian Inverse Problems with Generative Priors
この論文は、生成モデルを事前分布として用いる逆問題に対して、Wasserstein 距離に基づく事前分布の誤差が事後分布の誤差率にどのように伝播するかを定量的に解析し、数値実験でその有効性を検証するものである。
Time series forecasting with Hahn Kolmogorov-Arnold networks
この論文は、Hahn 多項式に基づく学習可能な活性化関数を用いた Hahn-KAN（HaKAN）を提案し、変換器の計算量制限や MLP のスペクトルバイアスを克服しながら、多変量時系列予測において最先端の手法を上回る軽量かつ解釈可能なモデルを実現したことを述べています。
Singular Bayesian Neural Networks
この論文は、重み行列の低ランク構造を利用した特異なベイズニューラルネットワークを提案し、従来の平均場近似よりもはるかに少ないパラメータ数で、深層アンサンブルに匹敵する予測性能と優れた外れ値検出・較正性能を実現することを示しています。
Emergence of Distortions in High-Dimensional Guided Diffusion Models
この論文は、統計力学の手法を用いて高次元における Classifier-free Guidance の「生成歪み」の発生を相転移として理論的に解明し、多様性の低下を防ぐために負のガイダンスウィンドウを備えた新しいガイダンススケジューリング手法を提案しています。
Universality of General Spiked Tensor Models
この論文は、有限の 4 次モーメントを持つ一般の非ガウスノイズ下における非対称スパイクテンソルモデルの最尤推定量の漸近的挙動を解析し、そのスペクトル分布や統計的限界がガウスノイズの場合と同一の普遍性を示すことを証明しています。
Online LLM watermark detection via e-processes
この論文は、LLM による生成テキストの検出を独立性の仮説検定問題として定式化し、e-過程に基づいた任意のタイミングで有効な保証を持つ統一的な検出枠組みを提案し、その検出力向上と理論的性質を実証的に示したものである。
SEED-SET: Scalable Evolving Experimental Design for System-level Ethical Testing
この論文は、ドローンなどの自律システムの倫理的評価における課題を解決するため、ドメイン固有の客観的評価と利害関係者の主観的価値判断を階層ガウス過程でモデル化し、効率的なテスト候補を生成するベイズ実験設計フレームワーク「SEED-SET」を提案し、その有効性を検証したものである。