SigMA: fBm駆動SDEにおけるパラメータ学習のためのパスシグネチャとマルチヘッドアテンション

この研究は、パスシグネチャとマルチヘッドアテンションメカニズムを活用して、分数ブラウン運動（fBm）駆動確率微分方程式（SDE）におけるパラメータ学習に対する新しいアプローチを検討しています。 これらの技術の利用は、複雑な確率過程のモデリングの精度と効率を向上させる可能性があります。

• •SDEにおけるパラメータ学習を改善するためにパスシグネチャとマルチヘッドアテンションを適用。
• •様々な科学分野に関連するfBm駆動SDEに焦点を当てています。
• •複雑な確率過程のモデリングを潜在的に強化します。