幾つかの時間サイズは重要ではない【JST・京大機械翻訳】

Diaz-Pachon Daniel Andres; Hossjer Ola; Marks Robert J. II

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213808320205 整理番号：22P0337991

幾つかの時間サイズは重要ではない【JST・京大機械翻訳】

Sometimes size does not matter

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発行年： 2022年04月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

浸透圧微調整は,物理モデルのパラメータが寿命を可能にしなければならない間隔の狭さと伝統的に関連していた。より完全なアプローチは,そのサイズではなく,間隔の確率に焦点を合わせる。与えられたパラメータに対する寿命超過間隔の確率を測定するほとんどの試みは,パラメータの事前分布が均一であるBayes統計的手法に依存する。しかし,これらのモデルのパラメータは,しばしば無限サイズの空間で値を取るので,均一性仮定は不可能である。これは正規化問題として知られている。本論文では,事前分布が最大エントロピー(最大)分布のクラスに属すると仮定して,正規化を扱うためのチューニングを測定するフレームワークを説明した。このクラスの分布に対する同調確率の上限を分析することによって,この方法はいわゆる弱い人為的原理を解決し,少なくともこの文脈において,最大分布の不変性のよく知られた欠如に解を与える。このアプローチの意味は,すべての数学モデルがパラメータを必要とするので,調整は自然科学の質問だけでなく,数学的モデリングの問題である。したがって,浸透圧調整は,より一般的なシナリオの特定のインスタンス化である。したがって,数学モデルを用いて,物理学だけでなく,科学のすべてにおいて,同調が存在している。そして,調整が与えられたパラメータに対して微細であるか粗いかどうかの問題は,パラメータの位置が低いか,または高い確率を持つ間隔が,それぞれ,間隔だけでなく,事前分布の想定したクラスにも重要である。同調確率の新しい上限を提示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 数値計算 , 統計学 , システム・制御理論一般 , 図形・画像処理一般

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