Questions marquées «pr.probability»

Questions en théorie des probabilités


1
Échantillonnage à partir de la gaussienne multivariée avec covariance du laplacien graphique (inverse)
Nous savons par exemple de Koutis-Miller-Peng (basé sur les travaux de Spielman & Teng), que nous pouvons résoudre très rapidement des systèmes linéaires pour les matrices qui sont la matrice de graphes laplaciens pour certains graphes clairsemés avec des poids de bord non négatifs .Ax=bAx=bA x = bAAA Maintenant (première …


3
Y a-t-il un CCC connu fermé dans le cadre d'une opération de domaine de puissance probabiliste?
De manière équivalente, existe-t-il une sémantique dénotationnelle connue pour les langages de programmation fonctionnels d'ordre supérieur probabilistes? Plus précisément, existe-t-il un modèle de domaine de -calculus pur non typé étendu par une opération de choix binaire aléatoire symétrique.λλ\lambda Motivation Les catégories fermées cartésiennes fournissent une sémantique aux -calculi d' ordre …


2
Distance statistique entre pièce uniforme et pièce biaisée
Soit UUU ait la distribution uniforme sur nnn bits et soit DDD soit la répartition sur nnn bits avec les bits sont indépendants et chaque bit est 111 avec une probabilité de 1/2−ϵ1/2−ϵ1/2-\epsilon . Est-il vrai que la distance statistique entre DDD et UUU est Ω ( ϵ n--√)Ω(ϵn)\Omega(\epsilon \sqrt{n}), …


2
Événements à forte probabilité sans coordonnées à faible probabilité
Soit une variable aléatoire prenant des valeurs dans (pour un grand alphabet ), qui a une entropie très élevée - disons,pour une constante arbitrairement petite . Soit un événement dans le support de tel que , où \ varepsilon est une constante arbitrairement petite.XXXΣnΣn\Sigma^nΣΣ\SigmaH(X)≥(n−δ)⋅log|Σ|H(X)≥(n−δ)⋅log⁡|Σ|H(X) \ge (n- \delta)\cdot\log|\Sigma|δδ\deltaE⊆Supp(X)E⊆Supp(X)E \subseteq \rm{Supp}(X)XXXεPr[X∈E]≥1−εPr[X∈E]≥1−ε\Pr[X \in …


3
Question technique sur les promenades aléatoires
(Ma question d'origine n'a toujours pas reçu de réponse. J'ai ajouté des clarifications supplémentaires.) Lors de l'analyse de marches aléatoires (sur des graphes non orientés) en visualisant la marche aléatoire comme une chaîne de Markov, nous exigeons que le graphe soit non bipartite pour que le théorème fondamental des chaînes …

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