Fugu-MT 論文翻訳(概要): HMC, an Algorithms in Data Mining, the Functional Analysis approach

論文の概要: HMC, an Algorithms in Data Mining, the Functional Analysis approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02691v1
Date: Thu, 4 Feb 2021 15:39:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-05 15:55:13.692745
Title: HMC, an Algorithms in Data Mining, the Functional Analysis approach
Title（参考訳）: HMC, データマイニングにおけるアルゴリズム, 機能解析アプローチ
Authors: Soumyadip Ghosh, Yingdong Lu, Tomasz Nowicki
Abstract要約: 力学系の観点からハミルトン(ハイブリッド)モンテカルロアルゴリズムの収束の証明を示す。進化するオブジェクトは確率分布の密度であり、そのツールは関数解析から導出される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.562271099341746
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The main purpose of this paper is to facilitate the communication between the Analytic, Probabilistic and Algorithmic communities. We present a proof of convergence of the Hamiltonian (Hybrid) Monte Carlo algorithm from the point of view of the Dynamical Systems, where the evolving objects are densities of probability distributions and the tool are derived from the Functional Analysis.
Abstract（参考訳）: 本論文の主な目的は、分析、確率的およびアルゴリズム的コミュニティ間のコミュニケーションを促進することである。本稿では,Hamiltonian (Hybrid) Monte Carloアルゴリズムの進化する物体は確率分布の密度であり,ツールは関数解析から導かれる動的系の観点から,収束の証明を提示する。

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