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  Probabilistic solutions to ordinary differential equations as nonlinear Bayesian filtering: a new perspective

Tronarp, F., Kersting, H., Särkkä, S., & Hennig, P. (2019). Probabilistic solutions to ordinary differential equations as nonlinear Bayesian filtering: a new perspective. Statistics and Computing, 29(6), 1297-1315. doi:10.1007/s11222-019-09900-1.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-D57C-F Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-D57D-E
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Tronarp, F.1, Autor
Kersting, H.2, Autor           
Särkkä, S. 1, Autor
Hennig, P.2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Max Planck Research Group Probabilistic Numerics, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_2344694              

Inhalt

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Schlagwörter: Forschungsgruppe Hennig
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019-09-182019-11
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/s11222-019-09900-1
BibTex Citekey: TroKerSarHen19
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Statistics and Computing
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Norwell, MA : Kluwer Academic Publishers
Seiten: - Band / Heft: 29 (6) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1297 - 1315 Identifikator: ISSN: 0960-3174
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954926992159