Fugu-MT 論文翻訳(概要): Change Detection of Markov Kernels with Unknown Post Change Kernel using Maximum Mean Discrepancy

論文の概要: Change Detection of Markov Kernels with Unknown Post Change Kernel using Maximum Mean Discrepancy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11722v1
Date: Thu, 27 Jan 2022 18:36:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-28 15:16:29.855419
Title: Change Detection of Markov Kernels with Unknown Post Change Kernel using Maximum Mean Discrepancy
Title（参考訳）: 最大平均差を用いた未知のポストチェンジカーネルを持つマルコフカーネルの変更検出
Authors: Hao Chen, Jiacheng Tang, Abhishek Gupta
Abstract要約: 我々は,ポストチェンジカーネルが未知な距離空間上でマルコフカーネルの変化を検出するための新しい変更検出アルゴリズムを開発した。前および後のマルコフ核が幾何学的にエルゴード的であるという仮定の下で、平均遅延の上限と偽アラーム間の平均時間における下界を導出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.987350240289757
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we develop a new change detection algorithm for detecting a change in the Markov kernel over a metric space in which the post-change kernel is unknown. Under the assumption that the pre- and post-change Markov kernel is geometrically ergodic, we derive an upper bound on the mean delay and a lower bound on the mean time between false alarms.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ポストチェンジカーネルが未知な距離空間上でマルコフカーネルの変化を検出するための新しい変更検出アルゴリズムを開発する。前および後のマルコフ核が幾何学的にエルゴード的であるという仮定の下で、平均遅延の上限と偽アラーム間の平均時間における下界を導出する。

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