ラベル付きMarkov過程のセミプルバック【JST・京大機械翻訳】

Pachl Jan; Terraf Pedro Sanchez

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217511953697 整理番号：21P0004464

ラベル付きMarkov過程のセミプルバック【JST・京大機械翻訳】

Semipullbacks of labelled Markov processes

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発行年： 2017年06月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月12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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ラベル付きMarkovプロセス(LMP)は,Sからそれ自身までのMarkovカーネルの索引付きファミリーと共に測定可能な空間Sから成る。この構造を用いて,コンピュータ科学における確率的計算をモデル化し,その領域における主な問題の1つは,2つのLMP SとS’が同一であるかどうかを定義,決定することである。LMP Tが存在して,形状S←T→S’のダイアグラムを形成する保存地図を測定するとき,SとS’が双相似性である挙動の同一性の2つの自然カテゴリー定義がある。そして,二重ダイアグラムS→U←S’を形成するいくつかのUとマップが存在するならば,それらは挙動的に等価である。これらの2つの概念は,一般的な測定可能な空間に対して異なるが,Doberkat(Edalatによる結果を拡張する)は,それらが解析的Borel空間に対して一致し,あらゆるダイアグラムS→U←S’が上記のように双相似性図を得ることができることを示した。さらに,測定保存マップの得られた正方形は,交換的(半プルバック)である。本論文では,有限付加測度の共通拡張に関するStrassen定理のバージョンを用いて,Borelσ代数のトレースを持つポーランド空間の普遍的に測定可能な部分集合に対して,以前の結果を測定可能な空間S同形に拡張する。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 計算理論 , パターン認識 , 図形・画像処理一般

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