Teknologi.Bagian dari ensiklopedia.onlineCari/
BerandaKomputasi & perangkat lunakCollaborative Research: Elements: Software and algorithms to advance likelihood-based inference for partially observed dynamic systems via differentiation and parallelization
Proyek riset & pengembangan

Collaborative Research: Elements: Software and algorithms to advance likelihood-based inference for partially observed dynamic systems via differentiation and parallelization

Ringkasan tujuan riset

Pypomp dikembangkan untuk inferensi sistem dinamis yang hanya teramati sebagian, menggabungkan diferensiasi filter partikel dengan kompilasi dan komputasi paralel melalui JAX.

Komputasi & perangkat lunak1 rujukanProfil diperbarui
Lihat rujukanBandingkan proyek
Linimasa NSF 2607869Periode tercatat 2026-07-01 sampai 2029-06-30.NSF 2607869MulaiAkhir tercatat202620302026-07-012029-06-30
Linimasa dan catatan proyek

Tanggal dan TRL menurut catatan penerbit. Akhir periode dan target bukan bukti hasil riset.

Teknologi · CC BY 4.0 · Sumber data

Apa tujuan dan pendekatan risetnya?

Profil ini merangkum ruang lingkup proyek yang dipublikasikan National Science Foundation (NSF). Sumber diakses . Uraian pendekatan dan manfaat menyatakan tujuan pengembangan, kecuali sumber secara khusus melaporkan hasil.

Diferensiasi estimasi likelihood filter partikel sulit karena pengambilan ulang sampel dapat menghasilkan bias atau varians Monte Carlo tinggi. Proyek memakai differentiated off-parameter particle filtering untuk mempertahankan struktur berbasis simulasi sambil menghitung turunan secara lebih stabil. Pustaka Python akan diperluas bagi deret waktu berdimensi tinggi dan model ruang-waktu, disertai dokumentasi serta tolok ukur. Kasus dinamika kolera dan campak digunakan untuk mendemonstrasikan analisis serta alur kerja yang dapat direproduksi.

Baca uraian penerbit

Konteks pengembangan

Institusi penerima pada catatan
Regents of the University of Michigan - Ann Arbor
Program
STATISTICS, Software Institutes, Special Initiatives
Periode pendanaan tercatat
2026-07-01 → 2029-06-30

Proyek kolaboratif beberapa institusi diwakili oleh satu catatan penghargaan. Institusi di atas adalah penerima pada catatan tersebut.

Klasifikasi NSF

  • Directorate for Computer and Information Science and Engineering
  • Office of Advanced Cyberinfrastructure

Label penerbit dipertahankan sebagai konteks. Bidang katalog merupakan pengelompokan editorial.

Apa yang diketahui tentang statusnya?

Status pendanaan menurut NSFAktif (catatan pendanaan NSF)

Catatan NSF tidak melaporkan tingkat kesiapan teknologi (TRL). Status pendanaan aktif atau berakhir bukan bukti keberhasilan riset.

Batas informasi

Profil merangkum tujuan dan pendekatan dalam abstrak pendanaan NSF. Status pendanaan tidak membuktikan keberhasilan riset, kesiapan teknologi, atau ketersediaan produk. Hasil dan performa belum diverifikasi secara independen; tinjauan ahli belum dilakukan.

Dasar profil

Metodologi dan batas pemeriksaan. Ringkasan berbahasa Indonesia disusun sebagai parafrasa editorial dengan pemeriksaan sumber primer oleh agen AI. Identitas, periode, serta status berasal dari catatan penerbit. Tinjauan ahli dan pengujian kinerja independen belum dilakukan; rujukan tidak menyiratkan dukungan atau sertifikasi NSF.