論文の概要: On the $\alpha$-lazy version of Markov chains in estimation and testing problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09536v1
• Date: Thu, 20 May 2021 06:26:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:45:31.402020
• Title: On the $\alpha$-lazy version of Markov chains in estimation and testing problems
• Title（参考訳）: 推定およびテスト問題におけるマルコフ連鎖の$\alpha$-lazyバージョンについて
• Authors: Sela Fried, Geoffrey Wolfer
• Abstract要約: いくつかの結果から、元のプロセスの$alpha$-lazyバージョンをシミュレートすることで、周期性要件を省略できることを示す。 特に、上記の結果のいくつかについては、元のプロセスの$alpha$-lazyバージョンをシミュレートすることで、周期性要件を省略できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.594159253008449
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We formulate extendibility of the minimax one-trajectory length of several statistical Markov chains inference problems and give sufficient conditions for both the possibility and impossibility of such extensions. We follow up and apply this framework to recently published results on learning and identity testing of ergodic Markov chains. In particular, we show that for some of the aforementioned results, we can omit the aperiodicity requirement by simulating an $\alpha$-lazy version of the original process, and quantify the incurred cost of removing this assumption.
• Abstract（参考訳）: いくつかの統計マルコフ連鎖推論問題のミニマックス1軌道長の拡張性を定式化し、そのような拡張の可能性と不可能性の両方に十分な条件を与える。 我々は、このフレームワークをエルゴードマルコフ連鎖の学習とアイデンティティテストに関する最近発表された結果に追従し、応用する。 特に、上記の結果のいくつかについては、元のプロセスの$\alpha$-lazyバージョンをシミュレートして周期性要件を省略し、この仮定を除去するコストを定量化できることが示される。

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