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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Sampling high dimensional measures with computational guarantees beyond convexity and smoothness

Obiettivo

This research proposal aims to address key computational challenges in sampling high dimensional measures, with a focus on problems from statistical inference that lack the usual convexity and smoothness assumptions. Many statistical models present complex computational problems that require numerical integration of high dimensional measures which can be as challenging as those encountered in computer science and statistical physics, yet they remain poorly understood. This project develops MCMC algorithms and a quantitative mixing time theory in two main thrusts. First, we study sampling for polytope-constrained log-concave measures, typically arising in probit or censored regression, where the non-smoothness at boundary causes issue for Langevin-type algorithms. We design interior-point-method-inspired barrier functions tailored for sampling, refine Riemannian HMC analysis for implementable integrators, and develop instance-adaptive weighted Dikin/Vaidya/John-type walks to surpass worst-case analysis. Second, we take sparse PCA and Bayesian variable selection as canonical problems to study MCMC without log-concavity and with mixed-discrete-continuous parameters. Tuning signal-to-noise ratio (SNR) in these problems is known to make the computational problem from easy to hard. We aim to determine the optimal SNR threshold for MCMC to succeed efficiently and to resolve the open problem on whether MCMC are among the best algorithms in statistical problems with statistical-to-computational gaps, by leveraging recent progress on expander graphs, spectral independence, local-to-global approaches and stochastic localization. We further pursue a ``discrete KLS'' result on the Boolean hypercube, aiming for a new functional inequality framework with fewer checks than that in the state-of-the-art spectral independence framework.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2026-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 500 000,00
Indirizzo
Raemistrasse 101
8092 Zuerich
Svizzera

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Regione
Schweiz/Suisse/Svizzera Zürich Zürich
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 500 000,00

Beneficiari (1)