東京確率論セミナー

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開催情報 月曜日 16:00~17:30 数理科学研究科棟(駒場) 126号室
担当者 佐々田槙子、中島秀太(明治大学)
セミナーURL https://sites.google.com/view/tokyo-probability-seminar23/2024年度

過去の記録

2015年06月08日(月)

16:50-18:20   数理科学研究科棟(駒場) 128号室
横山 聡 氏 (東京大学大学院数理科学研究科)
On a stochastic Rayleigh-Plesset equation and a certain stochastic Navier-Stokes equation

2015年06月01日(月)

16:50-18:20   数理科学研究科棟(駒場) 128号室
星野 壮登 氏 (東京大学大学院数理科学研究科)
正則性構造理論による特異な確率偏微分方程式の近似について
[ 講演概要 ]
確率偏微分方程式の解は一般に超関数として定義されるが、非線形項をもつときは不適切である場合がある。近年Hairerによって、そのような方程式に対する一般的な近似理論が導入された。本講演ではその一つとしてKPZ方程式を取り扱い、Hairerによる結果とその拡張について説明する。

2015年05月25日(月)

16:50-18:20   数理科学研究科棟(駒場) 128号室
北別府 悠 氏 (京都大学大学院理学研究科)
A finite diameter theorem on RCD spaces

2015年05月18日(月)

16:50-18:20   数理科学研究科棟(駒場) 128号室
徐 路 氏 (東京大学大学院数理科学研究科)
Central limit theorem for stochastic heat equations in random environments

2015年05月11日(月)

16:50-18:20   数理科学研究科棟(駒場) 128号室
市原 直幸 氏 (青山学院大学理工学部)
Phase transitions for controlled Markov chains on infinite graphs (JAPANESE)

2015年04月20日(月)

16:50-18:20   数理科学研究科棟(駒場) 128号室
服部 哲弥 氏 (慶應大学経済学部)
独立確率過程の大数の強法則について (JAPANESE)
[ 講演概要 ]
基礎教科書にある独立実確率変数の大数の強法則を独立な実確率過程に拡張する.
マルチンゲール性などの時間軸方向のσ加法族の性質を仮定せずに成り立つ時間一様な
概収束を目指す.例えば,ビルを建て大量の照明器具を設置し,切れる都度交換するとき,
次に切れるまでの時間分布が(技術改良や原材料の法規制などで)交換時刻に依存する
強度に基づくときに,平均交換回数が一様収束の意味で確定値時間発展に概収束するか,
という問題である.この例のような増加過程の場合は教科書にある各時刻での確率変数の
4次モーメント有界条件だけで一様概収束を得る.マルコフ性等の時間軸方向の良い性質を
仮定しないので,例えば上記の例でビルを建てる時刻も変える2変数確率過程としての
一様強法則も気になるが,サンプルの適切なヘルダー連続性を仮定すれば成り立つ.

2015年04月13日(月)

16:50-17:50   数理科学研究科棟(駒場) 128号室
Hans Rudolf Kuensch 氏 (ETH Zurich)
Modern Monte Carlo methods -- Some examples and open questions (ENGLISH)
[ 講演概要 ]
Probability and statistics once had strong relations, but in recent years the two fields have moved into opposite directions. Despite this, I believe that both fields would profit if they continued to interact. Monte Carlo methods are one topic that is of interest to both probability and statistics: Statisticians use advanced Monte Carlo methods, and analyzing these methods is a challenge for probabilists. I will illustrate this, using as examples rare event estimation by sample splitting, approximate Bayesian computation and Monte Carlo filters.

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