RNDr. Milan Studený, DrSc.

vedoucí vědecký pracovník

Milan Studený
studeny@utia.cas.cz 266052304 Osobní web
Oddělení: Oddělení matematické teorie rozhodování
Vědecké zájmy: Pravděpodobnostní struktury podmíněné nezávislosti, podmíněná nezávislost v kontextu kalkulů nejistoty v umělé inteligenci, grafické statistické modely (Bayesovské sítě, řetězcové grafy), metody polyedrální geometrie v teorii koaličních her, informačně-teoretické nerovnosti pro entropickou funkci (entropická oblast), algebraická statistika.

Životopis

Seznam publikací

Vzdělání

  • (1976–1981) magisterské studium, Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta (MFF UK), Praha.
    Téma diplomové práce: Derivování měr v metrických prostorech. (v češtině, pod vedením Davida Preisse).
  • (1982–1983) pobyt na univerzitě, MFF UK, Praha. Výzkum v reálné analýze pod vedením Davida Preisse.
  • (1983–1986) doktorské studium (titul CSc.), specializace: teoretická kybernetika. Československá akademie věd, Ústav teorie informace a automatizace (ÚTIA AVČR), Praha. Téma disertace: Pojem multiinformace v pravděpodobnostním rozhodování (v češtině, pod vedením Alberta Peréze).
  • (2001) titul DrSc., specializace: matematická informatika a teoretická kybernetika.
    Akademie věd České republiky. Téma disertace: On mathematical description of probabilistic conditional independence structures. (v angličtině)

 

Zaměstnání

  • (1982–1983) pobyt na MFF UK, viz výše.
  • (1983–1986) doktorské studium, viz výše.
  • (1987–1991) vědecký pracovník, ÚTIA ČSAV, Československo.
  • (1996–2000) částečně externí vědecký pracovník, Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta informatiky a statistiky, Laboratoř inteligentních systémů, Praha, Česká republika.
  • (1991–dosud) vědecký pracovník, ÚTIA AVČR, oddělení matematické teorie rozhodování (MTR), Česká republika.
  • (2003–2004) vedoucí oddělení MTR, ÚTIA AVČR, Česká republika.

 

Výzkumné projekty vedené v roli hlavního řešitele

  • Vlastnosti podmíněné nezávislosti ve zpracování neurčitosti. Interní grant č. 275105 Akademie věd České republiky (1993–1995).
  • (v roli spoluřešitele) Marginální problém a jeho aplikace. Grant č. 201/94/0471 Grantové agentury České republiky (GAČR) (1994–1996).
  • Struktury podmíněné nezávislosti: informačně-teoretický přístup. Grant č. 201/98/0478 GAČR (1998).
  • Struktury podmíněné nezávislosti: informačně-teoretický přístup II. Grant č. 201/01/1482 GAČR (2001–2003).
  • Struktury podmíněné nezávislosti: informačně-teoretický přístup III. Grant č. 201/04/0393 GAČR (2004–2006).
  • Struktury podmíněné nezávislosti: grafické a algebraické přístupy. Grant č. 201/08/0539 GAČR (2008–2012).
  • Struktury podmíněné nezávislosti: algebraické a geometrické metody. Grant č. 13-20012S GAČR (2013–2015).
  • Struktury podmíněné nezávislosti: kombinatorické a optimalizační metody. Grant č. 16-12010S GAČR (2016–2018).
  • Struktury podmíněné nezávislosti: metody polyedrální geometrie. Grant č. 19-04579S GAČR (2019–2021).

 

Pedagogická činnost (ve spolupráci s MFF UK nebo ČVUT):

  • školitel doktoranda Petra Šimečka (2004–2006). Název disertace: Grafické modely a struktury podmíněné nezávislosti (v češtině). MFF UK. Obhájeno v září 2007.
  • školitel diplomanta J. Fontána. Název diplomové práce: Struktury podmíněné nezávislosti
    v orientovaných grafech (v češtině). České vysoké učení technické, Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská (FJFI ČVUT), Praha 1996.
  • školitel diplomanta M. Volfa. Název diplomové práce: Modely nezávislosti indukované řetězcovými grafy.
    (v češtině). FJFI ČVUT, Praha 1998.
  • školitelky diplomantky Š. Štěpánové. Název diplomové práce: Ekvivalence řetězcových grafů (v češtině). MFF UK, Praha 2003.
  • školitel diplomantky E. Beljayeva. Název diplomové práce: Annotated graphs and Bayesian networks (v angličtině) MFF UK, Praha 2015.
  • školitel bakalářského studenta J. Zouhara. Název bakalářské práce: Rekurzivní lineární modely a struktury podmíněné nezávislosti (v češtině). MFF UK, Praha 2010.
  • výuka volitelného jednosemestrálního kurzu "Struktury podmíněné nezávislosti" pro studenty magisterského studia. MFF UK, Praha (od roku 2003 dosud, někdy v angličtině)
  • vedení semináře "Seminář z pravděpodobnosti pro doktorandy I." MFF UK, Praha (podzim 2012, podzim 2016)
  • mentor doktorandky Very Djordjilovič z Univerzity v Padově, Itálie, během jejího pobytu na ÚTIA (srpen–prosinec 2013, říjen 2014)
  • externí oponent disertační práce (K. Sadeghi), Oxfordská univerzita, Velká Británie (leden 2012)

  • oponent disertační práce (T. Boege), Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Německo (duben 2022)

     

ORCID odkaz 

 

Více informací o publikacích a organizační činnosti naleznete na osobním webu v angličtině (viz odkaz výše).

Knihy a kapitoly

  1. Studený Milan: Conditional Independence and Basic Markov Properties, Handbook of Graphical Models, p. 3-38, Eds: Maathuis Marloes, Drton Mathias, Lauritzen Steffen, Wainwright Martin Stáhnout [2018]
  2. Haws D., Cussens J., Studený Milan: Polyhedral approaches to learning Bayesian networks, Algebraic and Geometric Methods in Discrete Mathematics, p. 155-188, Eds: Harrington H. A., Omar M., Wright M. DOI: 10.1090/conm/685/13751 [2017]
  3. Vomlel Jiří, Studený Milan: Graphical and Algebraic Representatives of Conditional Independence Models, Advances in Probabilistic Graphical Models, p. 55-80, Eds: Lucas Peter, Gámez José A., Salmerón Antonio [2007]
  4. Studený Milan: Probabilistic Conditional Independence Structures, Springer (London, 2005) [2005]
  5. Studený Milan: Other approaches to the description of conditional independence structures, Highly Structured Stochastic Systems, p. 106-108, Eds: Green P. J., Hjort N. L., Richardson S., Oxford University Press (New York, 2003) [2003]
  6. Studený Milan, Vejnarová Jiřina: On multiinformation function as a tool for measuring stochastic dependence, Learning in Graphical Models, p. 261-297, Kluwer Academic (Dordrecht, 1998) [1998]
  7. Studený Milan: Description of Conditional Independence Structures by Means of Imsets: A Connection with Product Formula Validity, Uncertainty in Intelligent Systems, p. 179-194, Eds: Bouchon-Meunier B., Valverde L., Yager R. R., Elsevier (Amsterdam, 1993) [1993]

Články v časopisech

  1. Boege T., Bolt J. H., Studený Milan: Self-adhesivity in lattices of abstract conditional independence models, Discrete Applied Mathematics 361 1 (2025), p. 196-225 Stáhnout Stáhnout DOI: 10.1016/j.dam.2024.10.006 [2025]
  2. Studený Milan, Kratochvíl Václav: Facets of the cone of exact games, Mathematical Methods of Operations Research 95 1 (2022), p. 35-80 Stáhnout Stáhnout DOI: 10.1007/s00186-022-00770-4 [2022]
  3. Studený Milan: Conditional independence structures over four discrete random variables revisited: conditional Ingleton inequalities, IEEE Transactions on Information Theory 67 11 (2021), p. 7030-7049 Stáhnout Stáhnout DOI: 10.1109/TIT.2021.3104250 [2021]
  4. Studený Milan, Cussens J., Kratochvíl Václav: The dual polyhedron to the chordal graph polytope and the rebuttal of the chordal graph conjecture, International Journal of Approximate Reasoning 138 1 (2021), p. 188-203 Stáhnout Stáhnout DOI: 10.1016/j.ijar.2021.07.014 [2021]
  5. Studený Milan: Contribution of František Matúš to the research on conditional independence, Kybernetika 56 5 (2020), p. 850-874 Stáhnout Stáhnout DOI: 10.14736/kyb-2020-5-0850 [2020]
  6. Kroupa Tomáš, Studený Milan: Facets of the cone of totally balanced games, Mathematical Methods of Operations Research 90 2 (2019), p. 271-300 Stáhnout Stáhnout DOI: 10.1007/s00186-019-00672-y [2019]
  7. Studený Milan, Kratochvíl Václav: Linear criterion for testing the extremity of an exact game based on its finest min-representation, International Journal of Approximate Reasoning 101 1 (2018), p. 49-68 Stáhnout DOI: 10.1016/j.ijar.2018.06.007 [2018]
  8. Studený Milan, Cussens J.: Towards using the chordal graph polytope in learning decomposable models, International Journal of Approximate Reasoning 88 1 (2017), p. 259-281 Stáhnout DOI: 10.1016/j.ijar.2017.06.001 [2017]
  9. Cussens J., Haws D., Studený Milan: Polyhedral aspects of score equivalence in Bayesian network structure learning, Mathematical Programming 164, p. 285-324 Stáhnout DOI: 10.1007/s10107-016-1087-2 [2017]
  10. Studený Milan, Kroupa Tomáš: Core-based criterion for extreme supermodular functions, Discrete Applied Mathematics 206 1 (2016), p. 122-151 Stáhnout DOI: 10.1016/j.dam.2016.01.019 [2016]
  11. Tanaka K., Studený Milan, Takemura A., Sei T.: A linear-algebraic tool for conditional independence inference, Journal of Algebraic Statistics 6 2 (2015), p. 150-167 Stáhnout DOI: 10.18409/jas.v6i2.46 [2015]
  12. Studený Milan, Haws D.: Learning Bayesian network structure: towards the essential graph by integer linear programming tools, International Journal of Approximate Reasoning 55 4 (2014), p. 1043-1071 Stáhnout DOI: 10.1016/j.ijar.2013.09.016 [2014]
  13. Studený Milan, Haws D.C.: On polyhedral approximations of polytopes for learning Bayesian networks, Journal of Algebraic Statistics 4 1 (2013), p. 59-92 Stáhnout [2013]
  14. Hemmecke R., Lindner S., Studený Milan: Characteristic imsets for learning Bayesian network structure, International Journal of Approximate Reasoning 53 9 (2012), p. 1336-1349 Stáhnout DOI: 10.1016/j.ijar.2012.04.001 [2012]
  15. Studený Milan, Vomlel Jiří: On open questions in the geometric approach to structural learning Bayesian nets, International Journal of Approximate Reasoning 52 5 (2011), p. 627-640 Stáhnout DOI: 10.1016/j.ijar.2010.09.004 [2011]
  16. Bouckaert R., Hemmecke R., Lindner S., Studený Milan: Efficient algorithms for conditional independence inference, Journal of Machine Learning Research 11 1 (2010), p. 3453-3479 Stáhnout [2010]
  17. Studený Milan, Vomlel Jiří, Hemmecke R.: A geometric view on learning Bayesian network structures, International Journal of Approximate Reasoning 51 5 (2010), p. 578-586 Stáhnout DOI: 10.1016/j.ijar.2010.01.014 [2010]
  18. Studený Milan, Roverato A., Štěpánová Š.: Two operations of merging and splitting components in a chain graph, Kybernetika 45 2 (2009), p. 208-248 Stáhnout [2009]
  19. Studený Milan, Vomlel Jiří: A reconstruction algorithm for the essential graph, International Journal of Approximate Reasoning 50 2 (2009), p. 385-413 Stáhnout DOI: 10.1016/j.ijar.2008.09.001 [2009]
  20. Perez A., Studený Milan: Comparison of two methods for approximation of probability distributions with prescribed marginals, Kybernetika 43 5 (2007), p. 591-618 Stáhnout [2007]
  21. Bouckaert R. R., Studený Milan: Racing algorithms for conditional independence inference, International Journal of Approximate Reasoning 45 2 (2007), p. 386-401 Stáhnout [2007]
  22. Roverato A., Studený Milan: A graphical representation of equivalence classes of AMP chain graphs, Journal of Machine Learning Research 7 6 (2006), p. 1045-1078 Stáhnout [2006]
  23. Studený Milan: Characterization of inclusion neighbourhood in terms of the essential graph, International Journal of Approximate Reasoning 38 3 (2005), p. 283-309 Stáhnout [2005]
  24. Studený Milan: Characterization of essential graphs by means of the operation of legal merging of components, International Journal of Uncertainty Fuzziness and Knowledge-Based Systems 12, p. 43-62 [2004]
  25. Studený Milan: Chain graph models and their causal interpretations - discussion on the paper by Lauritzen and Richardson, Journal of the Royal Statistical Society Series B-Statistical Methodology 64 3 (2002), p. 358 [2002]
  26. Studený Milan: On stochastic conditional independence: the problems of characterization and description, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 35, p. 323-341 [2002]
  27. Paz A., Geva R. Y., Studený Milan: Representation of irrelevance relations by annotated graphs, Fundamenta Informaticae 42 1 (2000), p. 149-199 [2000]
  28. Volf M., Studený Milan: A graphical characterization of the largest chain graphs, International Journal of Approximate Reasoning 20 3 (1999), p. 209-236 [1999]
  29. Studený Milan, Bouckaert R. R.: On chain graph models for description of conditional independence structures, Annals of Statistics 26 4 (1998), p. 1434-1495 [1998]
  30. Studený Milan: A recovery algorithm for chain graphs, International Journal of Approximate Reasoning 17 213 (1997), p. 265-293 [1997]
  31. Studený Milan: Semigraphoids and structures of probabilistic conditional independence, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 21 1 (1997), p. 71-98 [1997]
  32. Zvárová Jana, Studený Milan: Information-theoretic Approach to Constitution and Reduction of Medical Data, International Journal of Medical Informatics 45, p. 65-74 DOI: 10.1016/S1386-5056(97)00036-1 [1997]
  33. Matúš František, Studený Milan: Conditional independences among four random variables I, Combinatorics, Probability and Computing 4, p. 269-278 [1995]
  34. Studený Milan: Description of structures of stochastic conditional independence by means of faces and imsets. 2nd part: basic theory. , International Journal of General Systems 23 3 (1995), p. 201-219 [1995]
  35. Studený Milan: Description of structures of stochastic conditional independence by means of faces and imsets. 3rd part: examples of use and appendices, International Journal of General Systems 23 4 (1995), p. 323-341 [1995]
  36. Studený Milan: Conditional independence and natural conditional functions, International Journal of Approximate Reasoning 12 1 (1995), p. 43-68 [1995]
  37. Studený Milan: Description of structures of stochastic conditional independence by means of faces and imsets. 1st part: introduction and basic concepts, International Journal of General Systems 23 2 (1994), p. 123-137 [1994]
  38. Studený Milan: Structural semigraphoids, International Journal of General Systems 22 2 (1994), p. 207-217 [1994]
  39. Lachout Petr, Studený Milan, Šindelář Jan: On set-valued measures, Informatica 4, p. 21-44 [1993]
  40. Studený Milan: Convex Cones in Finite-Dimensional Real Vector Spaces, Kybernetika 29 2 (1993), p. 180-200 [1993]
  41. Malvestuto F. M., Studený Milan: Comment on "A Unique Formal System for Binary Decompositions of Database Relations, Probability Distributions, and Graphs", Information Sciences 63, p. 1-2 [1992]
  42. Studený Milan: Multiinformation and the Problem of Characterization of Conditional Independence Relations, Problems of Control and Information Theory 18 1 (1989), p. 3-16 [1989]
  43. Studený Milan: Attempts at Axiomatic Description of Conditional Independence, Kybernetika 25 3 (1989), p. 72-79 [1989]

Ostatní publikace

  1. Studený Milan: Semi-graphoids viewed as collections of posets, Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. IPMU 2026 Proceedings, Part III, p. 366-379, Eds: Coletti G., Denoeux T., Laurent A., Petturiti D., Miranda E., Medina J., Bouchon-Meunier B., Yager R. R. Stáhnout DOI: 10.1007/978-3-032-29000-7_26 [2026]
  2. Studený Milan: On combinatorial descriptions of faces of the cone of supermodular functions, UTIA AV CR (Praha, 2024) Stáhnout Stáhnout [2024]
  3. Studený Milan, Cussens J., Kratochvíl Václav: Dual formulation of the chordal graph conjecture, Proceedings of Machine Learning Research, Volume 138: International Conference on Probabilistic Graphical Models, 23-25 September 2020, Hotel Comwell Rebild Bakker, Skørping, Denmark, p. 449-460, Eds: Nielsen T. D., Jaeger M. Stáhnout [2021]
  4. Studený Milan, Kratochvíl Václav, Vomlel Jiří: On irreducible min-balanced set systems, Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty : 15th European Conference, ECSQARU 2019, Belgrade, Serbia, September 18-20, 2019, p. 444-454, Eds: Kern-Isberner G., Ognjanovic Z. Stáhnout DOI: 10.1007/978-3-030-29765-7_37 [2019]
  5. Studený Milan, Kroupa Tomáš, Kratochvíl Václav: On attempts to characterize facet-defining inequalities of the cone of exact games, Proceedings of the 11th Workshop on Uncertainty Processing (WUPES’18), p. 177-187, Eds: Kratochvíl Václav, Vejnarová Jiřina Stáhnout [2018]
  6. Studený Milan, Kratochvíl Václav: Linear core-based criterion for testing extreme exact games, Proceedings of the 10th International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications, p. 313-324, Eds: Antonucci A., Corani G., Couso I., Destercke S. Stáhnout [2017]
  7. Studený Milan: Basic facts concerning extreme supermodular functions, ÚTIA AV ČR v.v.i (Praha, 2016) Stáhnout [2016]
  8. Studený Milan, Cussens J.: The chordal graph polytope for learning decomposable models, Proceedings of the Eighth International Conference on Probabilistic Graphical Models, p. 499-510, Eds: Antonucci A., Corani G., Polpo de Campos C. Stáhnout DOI: 10.1016/j.ijar.2017.06.001 [2016]
  9. Studený Milan: How matroids occur in the context of learning Bayesian network structure, Uncertainty in Artificial Intelligence, Proceedings of the Thirty-First Conference (2015), p. 832-841 Stáhnout [2015]
  10. Studený Milan: Integer linear programming approach to learning Bayesian network structure: towards the essential graph, Proceedings of the 6th European Workshop on Graphical Models, p. 307-314 Stáhnout [2012]
  11. Studený Milan: LP relaxations and pruning for characteristic imsets, ÚTIA AVČR (Praha, 2012) Stáhnout [2012]
  12. Studený Milan, Haws D., Hemmecke R., Lindner S.: Polyhedral approach to statistical learning graphical models, Harmony of Gröbner Bases and the Modern Industrial Society, p. 346-372 Stáhnout DOI: 10.1142/9789814383462_0020 [2012]
  13. Studený Milan, Haws D.: On polyhedral approximations of polytopes for learning Bayes nets, ÚTIA AV ČR (Praha, 2011) Stáhnout [2011]
  14. Studený Milan, Hemmecke R., Lindner S.: Characteristic imset: a simple algebraic representative of a Bayesian network structure, Proceedings of the 5th European Workshop on Probabilistic Graphical Models (PGM 2010), p. 257-264, Eds: Myllymaki Petri, Roos Teemu, Jaakkola Tommi Stáhnout [2010]
  15. Studený Milan, Hemmecke R., Vomlel Jiří, Lindner S.: Polyhedral approach to statistical learning graphical models, Abstracts of The 2nd CREST-SBM International Conference on Harmony of Groebner Bases and the Moderm Industrial Socienty, p. 1-4 Stáhnout [2010]
  16. Studený Milan, Vomlel Jiří: On open questions in the geometric approach to learning BN structures, WUPES'09, p. 226-236, Eds: Kroupa T., Vejnarová J. Stáhnout [2009]
  17. Studený Milan: Mathematical aspects of learning Bayesian networks: Bayesian quality criteria, ÚTIA AV ČR, v.v.i (Praha, 2008) Stáhnout [2008]
  18. Studený Milan, Vomlel Jiří: A Geometric Approach to Learning BN Structures, Proceedings of the Fourth European Workshop on Probabilistic Graphical Models (PGM'08), p. 281-288, Eds: Jaeger Manfred, Nielsen Thomas D. Stáhnout [2008]
  19. Jiroušek Radim, Kratochvíl Václav, Kroupa Tomáš, Lněnička Radim, Studený Milan, Vomlel Jiří, Hampl P., Hamplová H.: An evaluation of string similarity measures on pricelists of computer components, Proceedings of Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty /10./, p. 1-6, Eds: Kroupa T., Vejnarová J. [2007]
  20. Vomlel Jiří, Studený Milan: Using imsets for learning Bayesian networks, Proceedings of Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty /10./, p. 178-189, Eds: Kroupa T., Vejnarová J. [2007]
  21. Proceedings of the 3th European Workshop on Probabilistic Graphical Models, Agentura Action M (Praha, 2006) [2006]
  22. Studený Milan: An algeraic approach to structural learning Bayesian networks, IPMU 2006. Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, p. 2284-2291, Eds: Bouchon-Meunier B., Yager R. R. [2006]
  23. Hamplová H., Ivánek J., Jiroušek Radim, Kroupa Tomáš, Lněnička Radim, Studený Milan, Vomlel Jiří: Decision support system for comparison of price lists, Proceedings of the 8th Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty, p. 32-38, Eds: Kroupa T., Vejnarová J., Oeconomica (Praha, 2005) [2005]
  24. Bouckaert R. R., Studený Milan: Racing for conditional independence inference, Proceedings of the 8th European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty 3571, p. 221-232 [2005]
  25. Perez A., Studený Milan: Comparsion of Two Methods for Approximation of Probability Distributions with Prescribed Marginals, ÚTIA AV ČR (Praha, 2005) [2005]
  26. Studený Milan, Roverato A., Štěpánová Š.: Two Operations of Merging Components in a Chain Graph, ÚTIA AV ČR (Praha, 2005) [2005]
  27. Roverato A., Studený Milan: A Graphical Representation of Equivalence Classes of AMP Chain Graphs, ÚTIA AV ČR (Praha, 2005) [2005]
  28. Šimeček P., Studený Milan: Využití pojmu Hilbertovy báze pro ověřování hypotézy o shodnosti strukturálních a kombinatorických imsetů, Sborník prací 13. letní školy JČMF ROBUST 2004, p. 395-401, Eds: Antoch J., Dohnal G., JČMF (Praha, 2004) [2004]
  29. Studený Milan, Vomlel Jiří: Transition between graphical and algebraic representatives of Bayesian network models, Proceedings of the Second European Workshop on Probabilistic Graphical Models, p. 193-200 [2004]
  30. Studený Milan: Structural imsets: an algebraic method for describing conditional independence structures, Proceedings of the Tenth International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, p. 1323-1330 [2004]
  31. Šimeček Petr, Studený Milan: Využití Hilbertovy báze k ověření shodnosti strukturálních a kombinatorických imsetů, Sborník ROBUST 2004, p. 395-402, Eds: Antoch J., Dohnal G. [2004]
  32. Studený Milan: Characterization of inclusion neighbourhood in terms of the essential graph: Lower neighbours, Proceedings of the 6th Workshop on Uncertainty Processing, p. 243-262, University of Economics (Prague, 2003) [2003]
  33. Studený Milan: Characterization of inclusion neighbourhood in terms of the essential graph: upper neighbours, Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty. European Conference, p. 161-172, Eds: Nielsen T. D., Zhang N. L., Springer (Berlin, 2003) [2003]
  34. Studený Milan: O použití řetězcových grafů pro popis struktur podmíněné nezávislosti, ROBUST'2002. Sborník prací dvanácté zimní školy JČMF, p. 292-314, Eds: Antoch J., Dohnal G., Klaschka J., JČMF (Praha, 2002) [2002]
  35. Studený Milan: Characterization of essential graphs by means of an operation of legal component merging, Proceedings of the First European Workshop on Probabilistic Graphical Models, p. 161-168, Eds: Gamez J. A., Salmeron A., University of Castilla (Cuenca, 2002) [2002]
  36. Studený Milan: On methods of description of conditional independence structures. Abstract, Abstracts of the 24th European Meeting of Statisticians & 14th Prague Conference on Information Theory, Statistical Decision Functions and Random Processes, p. 333, Eds: Janžura M., Mikosch T., Institute of Information Theory and Automation (Prague, 2002) [2002]
  37. Studený Milan: Algebraic approach to learning Bayesian networks. Abstract, BAYESIAN STATISTICS 7 Programme Abstracts Participants, p. 179, Universitat de Valencia (Valencia, 2002) [2002]
  38. Jiroušek Radim, Studený Milan, Vejnarová Jiřina: Open problems inspired by Albert Perez, Conditionals, Information, Inference, p. 117-128, Eds: Kern-Isberner G., Rodder W., Fern Universität (Hagen, 2002) [2002]
  39. Studený Milan: On non-graphical description of models of conditional independence structure, Katholieke Universiteit (Leuven, 2001) Stáhnout [2001]
  40. Kočka T., Bouckaert R. R., Studený Milan: On characterizing inclusion of Bayesian networks, Uncertainty in Artificial Intelligence. Proceeding of the 17th Conference, p. 261-268, Eds: Breese J., Koller D., Morgan Kaufmann (San Francisco, 2001) [2001]
  41. Studený Milan: On Mathematical Description of Probabilistic Conditional Independence Structures. DrSc. Dissertation (2001) [2001]
  42. Kočka T., Bouckaert R. R., Studený Milan: On the Inclusion Problem, ÚTIA AV ČR (Praha, 2001) [2001]
  43. Studený Milan: On stochastic conditional independence: Problem of characterization and description, Partial Knowledge and Uncertainty: Independence, Conditioning, Inference, p. 5-8, Eds: Scozzafava R., Vantaggi B., Baltzer Science Publ. (Rome, 2000) [2000]
  44. Studený Milan, Bouckaert R. R., Kočka T.: Extreme Supermodular Set Functions over Five Variables, ÚTIA AV ČR (Praha, 2000) [2000]
  45. Matúš František, Studený Milan: Workshop on Conditional Independence Structures and Graphical Models. Book of Abstracts, ÚTIA AV ČR (Praha, 1999) [1999]
  46. García-Mata Osvaldo, Studený Milan: About the Closure Operation for Relational Models Induced by Syntactic Inference Rules, ÚTIA AV ČR (Praha, 1999) [1999]
  47. Dawid A. P., Studený Milan: Conditional products: An alternative approach to conditional independence, Artificial Intelligence and Statistics 99. Proceedings, p. 32-40, Eds: Heckerman D., Whittaker J., Morgan Kaufmann (San Francisco, 1999) [1999]
  48. Studený Milan: Complexity of structural models, Prague Stochastics '98. Proceedings, p. 521-528, Eds: Hušková M., Lachout P., Víšek J. Á., JČMF (Praha, 1998) [1998]
  49. Studený Milan: Bayesian networks from the point of view of chain graphs, Uncertainty in Artificial Intelligence. Proceedings of the Fourteenth Conference, p. 496-503, Eds: Cooper G. F., Moral S., Morgan Kaufmann (San Francisco, 1998) [1998]
  50. Studený Milan: Comparison of graphical approaches to description of conditional independence structures, Proceedings of the 4th Workshop on Uncertainty Processing, p. 156-172, VŠE (Praha, 1997) [1997]
  51. Studený Milan: On marginalization, collapsibility and precollapsibility, Distributions with Given Marginals and Moment Problems, p. 191-198, Eds: Beneš V., Štěpán J., Kluwer (Dordrecht, 1997) [1997]
  52. Studený Milan: On separation criterion and recovery algorithm for chain graphs, Uncertainty in Artificial Intelligence. Proceedings, p. 509-516, Eds: Horvik E., Jensen F., Morgan Kaufmann Publ. (San Francisco, 1996) [1996]
  53. Studený Milan: On stochastic conditional independence structures, European Conference on Higly Structured Stochastic Systems. Proceedings, p. 165-169, University of Aalborg (Rebild, 1996) [1996]
  54. Studený Milan: On Recovery Algorithm for Chain Graphs, ÚTIA AV ČR (Praha, 1996) [1996]
  55. Zvárová Jana, Studený Milan: Information theoretical approach to constitution and reduction of medical data. Abstract, EuroMISE '95: Information, Health and Education, p. 88, Eds: Zvárová J., Malá I., EuroMISE Center (Prague, 1995) [1995]
  56. Studený Milan: Marginal problem in different calculi of AI, Advances in Intelligent Computing - IPMU '94, p. 348-359, Eds: Bouchon-Meunier B., Yager R. R., Zadeh L. A., Springer (Berlin, 1995) [1995]
  57. Bouckaert R. R., Studený Milan: Chain graphs: semantics and expressiveness, Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning and Uncertainty, p. 67-76, Eds: Froidevaux Ch., Kohlas J., Springer (Berlin, 1995) [1995]
  58. Bouckaert R. R., Studený Milan: Chain Graphs: Semantics and Expressiveness - Extended Version, ÚTIA AV ČR (Praha, 1995) [1995]
  59. Zvárová Jana, Hrach Karel, Malá I., Peleška J., Studený Milan, Štefek Martin, Švejda David, Tomečková M.: Managing Uncertainty in Medicine, EuroMISE (Prague, 1995) [1995]
  60. Zvárová Jana, Studený Milan: Information Theoretical Approach to Constitution and Reduction of Medical Data, EuroMISE 95: Information, Health and Education, p. 88, Eds: Zvárová J., Malá I. [1995]
  61. Studený Milan, Boček Pavel: CI-models arising among 4 random variables, Uncertainty Processing in Expert Systems. Proceedings, p. 268-282, VŠE (Praha, 1994) [1994]
  62. Studený Milan: Semigraphoids are two-antecedental approximations of stochastic conditional independence models, Uncertainty in Artificial Intelligence. Proceedings, p. 546-552, Eds: Mantaras R. L., Poole D., Morgan Kaufmann (San Francisco, 1994) [1994]
  63. Studený Milan: Marginal problem in different calculi of AI, Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. Proceedings, p. 597-604, Cité Internationale Universitaire (Paris, 1994) [1994]
  64. Studený Milan: Formal Properties of Conditional Independence in Different Calculi of AI, Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning and Uncertainty, p. 341-348, Eds: Clarke M., Kruse R., Moral S., Springer (Berlin, 1993) [1993]
  65. Studený Milan, Matúš František, Vejnarová Jiřina: Decomposition of Large Systems and Independence Structures, Second European Congress on Systems Science, p. 891-898, Afcet (Paris, 1993) [1993]
  66. Studený Milan: Popis struktur podmíněné stochastické nezávislosti pomocí formulí součinového typu, Sborník prací letní školy JČMF ROBUST '92, p. 146-155, Eds: Antoch J., Dohnal G., JČMF (Praha, 1992) [1992]
  67. Studený Milan: Description of Conditional Independence Structures by Means of Imsets: A Connection with Product Formula Validity, International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty. IPMU '92, p. 503-506, Universitat des les Illes Balears (Palma, 1992) [1992]
  68. Studený Milan: Multiinformation and Conditional Independence II, ÚTIA ČSAV (Praha, 1992) [1992]
  69. Studený Milan: Conditional Independence Relations Have No Finite Complete Characterization, Transactions of the Eleventh Prague Conference on Information Theory, Statistical Decision Functions, Random Processes, p. 377-396, Academia (Prague, 1992) [1992]
  70. Lachout Petr, Studený Milan, Šindelář Jan: On Set-Valued Measures, ÚTIA ČSAV (Praha, 1992) [1992]
  71. Studený Milan: Convex set Functions II, ÚTIA ČSAV (Praha, 1991) [1991]
  72. Studený Milan: Convex Set Functions I, ÚTIA ČSAV (Praha, 1991) [1991]
  73. Studený Milan: Convex Semigraphoids, Workshop on Uncertainty Processing in Expert Systems, p. -, ÚTIA ČSAV (Prague, 1991) [1991]
  74. Studený Milan: Convex cones in Rn, ÚTIA ČSAV (Praha, 1991) [1991]
  75. Studený Milan: Multiinformace jakožto nástroj pro studium podmíněné stochastické nezávislosti, PROBASTAT '89. Zborník príspevkov, p. 129, VVTŠ (Liptovský Mikuláš, 1989) [1989]
  76. Studený Milan: Multiinformation and Conditional Independence I, ÚTIA ČSAV (Praha, 1989) [1989]
Vytvořeno v SUITU websites SE • Běží na MySuitu CMS • © 2026
Intranet