#stochastic differential equations

一篇把非线性滤波问题用 PDE 和算子学习来解的论文，ZENO 在 Lorenz、Van Der Pol 等系统上验证过，还跑通了线虫全脑数据，做科研的可以看看思路。

这研究发布了针对Hawkes过程的连续时间强化学习新方法，用近似技术优化求解，和传统离散方法比效果不同，值得了解。

这篇论文从数学上解释了TD学习的误差为啥降不下去，用扩散近似把随机性的影响说清楚了。方法派、做强化学习理论的可以看看。

该工作解决了Lévy驱动SDE贝叶斯推断中可扩展性与精确性的矛盾，为处理重尾和跳跃过程提供了实用工具，对金融风控、气候极端事件预测等应用有直接价值。