Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Integral Theorems: Monte Carlo Estimators and Optimal Functions

論文の概要: On Integral Theorems: Monte Carlo Estimators and Optimal Functions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10947v1
Date: Thu, 22 Jul 2021 22:25:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-26 14:15:03.211728
Title: On Integral Theorems: Monte Carlo Estimators and Optimal Functions
Title（参考訳）: 積分定理について:モンテカルロ推定器と最適関数
Authors: Nhat Ho and Stephen G. Walker
Abstract要約: 循環関数に基づく積分定理のクラスを導入する。積分定理はモンテカルロ積分を通じて密度関数の自然な推定値を与える。我々の証明技術は、通常の微分方程式における変分的アプローチと複素解析におけるコーシー剰余定理に依存している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.619814126465206
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a class of integral theorems based on cyclic functions and Riemann sums approximating integrals theorem. The Fourier integral theorem, derived as a combination of a transform and inverse transform, arises as a special case. The integral theorems provide natural estimators of density functions via Monte Carlo integration. Assessments of the quality of the density estimators can be used to obtain optimal cyclic functions which minimize square integrals. Our proof techniques rely on a variational approach in ordinary differential equations and the Cauchy residue theorem in complex analysis.
Abstract（参考訳）: 我々は、巡回関数とリーマン和近似積分定理に基づく積分定理のクラスを導入する。フーリエ積分定理は、変換と逆変換の組み合わせとして導出され、特別な場合として現れる。積分定理はモンテカルロ積分を通じて密度関数の自然な推定子を与える。密度推定器の品質評価は、二乗積分を最小化する最適巡回関数を得るために用いられる。この証明手法は、常微分方程式における変分的アプローチと複素解析におけるコーシー剰余定理に依存する。

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