Zobrazeno 1 - 10
of 22
pro vyhledávání: '"Gangopadhyay, Ujan"'
We investigate the problem of estimating the structure of a weighted network from repeated measurements of a Gaussian Graphical Model (GGM) on the network. In this vein, we consider GGMs whose covariance structures align with the geometry of the weig
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.02344
Gibbsian structure in random point fields has been a classical tool for studying their spatial properties. However, exact Gibbs property is available only in a relatively limited class of models, and it does not adequately address many random fields
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.01940
Autor:
Gangopadhyay, Ujan
We consider a model of first passage percolation (FPP) where the nearest-neighbor edges of the standard two-dimensional Euclidean lattice are equipped with random variables. These variables are i.i.d.\, nonnegative, continuous, and have a finite mome
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.14686
Autor:
Gangopadhyay, Ujan, Maulik, Krishanu
Publikováno v:
Statistics and Probability Letters, Vol 191, Article 109642, 2022
We consider a randomized urn model with objects of finitely many colors. The replacement matrices are random, and are conditionally independent of the color chosen given the past. Further, the conditional expectations of the replacement matrices are
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.10862
Autor:
Gangopadhyay, Ujan, Mukherjee, Gourab
We consider the problem of predictive density estimation under Kullback-Leibler loss in a high-dimensional Gaussian model with exact sparsity constraints on the location parameters. We study the first order asymptotic minimax risk of Bayes predictive
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.09451
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Gangopadhyay, Ujan, Maulik, Krishanu
Publikováno v:
Annals of Applied Probability Vol 29 No 4, 2033-2066, 2019
Stochastic approximation algorithm is a useful technique which has been exploited successfully in probability theory and statistics for a long time. The step sizes used in stochastic approximation are generally taken to be deterministic and same is t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1709.00467
Publikováno v:
Communications on Pure & Applied Mathematics; Aug2024, Vol. 77 Issue 8, p3427-3519, 93p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.