Zobrazeno 1 - 10
of 27 415
pro vyhledávání: '"Großmann P"'
Autor:
Koplenig, Alexander, Wolfer, Sascha
In a previous study published in Nature Human Behaviour, Varnum and Grossmann claim that reductions in gender inequality are linked to reductions in pathogen prevalence in the United States between 1951 and 2013. Since the statistical methods used by
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.10799
Autor:
Pullin, Jorge, Singh, Parampreet
We summarize the main results of 19 talks presented at the QG3 session (loop quantum gravity: cosmology and black holes) of the 16th Marcel Grossmann Meeting held online from July $5^{\mathrm{th}}$-10$^{\mathrm{th}}$, 2021.
Comment: 5 pages
Comment: 5 pages
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.02242
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Teofanov, Nenad
This paper offers a review of the results concerning localization operators on modulation spaces, and related topics. However, our approach, based on the Grossmann-Royer transform, gives a new insight and (slightly) different proofs. We define the Gr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1806.04407
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Pullin, Jorge, Singh, Parampreet
We summarize the talks presented at the QG3 session (loop quantum gravity: cosmology and black holes) of the 15th Marcel Grossmann Meeting held in Rome, Italy on July 1-7 2018.
Comment: 5 pages, no figures, to appear in the conference proceeding
Comment: 5 pages, no figures, to appear in the conference proceeding
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1809.09183
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
The inherent complexity of biological agents often leads to motility behavior that appears to have random components. Robust stochastic inference methods are therefore required to understand and predict the motion patterns from time discrete trajecto
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.08692