Fugu-MT 論文翻訳(概要): Positively Weighted Kernel Quadrature via Subsampling

論文の概要: Positively Weighted Kernel Quadrature via Subsampling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09597v1
Date: Tue, 20 Jul 2021 16:18:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-21 15:04:40.103586
Title: Positively Weighted Kernel Quadrature via Subsampling
Title（参考訳）: サブサンプリングによる正重カーネル四分法
Authors: Satoshi Hayakawa, Harald Oberhauser, Terry Lyons
Abstract要約: 一般領域における確率測度に対する正重み付きカーネル二次規則について検討する。これにより、正重みと最小ケース誤差の少ないカーネル二次規則を効率的に構築するアルゴリズムが実現される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.250374560598495
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study kernel quadrature rules with positive weights for probability measures on general domains. Our theoretical analysis combines the spectral properties of the kernel with random sampling of points. This results in effective algorithms to construct kernel quadrature rules with positive weights and small worst-case error. Besides additional robustness, our numerical experiments indicate that this can achieve fast convergence rates that compete with the optimal bounds in well-known examples.
Abstract（参考訳）: 一般領域における確率測度に対する正重み付きカーネル二次規則について検討する。我々の理論的解析は、カーネルのスペクトル特性とランダムな点のサンプリングを組み合わせる。これにより、正重みと最小ケース誤差の少ないカーネル二次規則を効率的に構築するアルゴリズムが実現される。さらなる頑健性に加えて、数値実験により、既知の例の最適境界に匹敵する高速な収束速度が達成できることが示されている。

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