抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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Gaussラフパスの小ボール確率(SBP)を研究した。粗い経路に関する多くの研究は,Gaussラフパスにより駆動される確率プロセスに対する大きな偏差原理(LDP)を研究しているが,SBPsは粗い経路フレームワークに拡張されていないという文献における注目すべきギャップである。LDPは,統合性タイプ特性を確立するための尺度についての巨視的情報を提供する。SBPsは,微視的情報を提供し,測定用の局所的に正確な近似を確立するために使用する。再生カーネルHilbert空間(RKHS)ボールのコンパクト性を考えると,そのメトリックエントロピーは,Gaussラフパスの法則を近似する方法に関する貴重な情報を提供する。応用として,筆者らは,経路空間における真の法則に対する経験的ラフGauss測度の収束率に対する上限と下限を見つけることができる。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】