Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Inference (C-inf) -- asymmetric scenario of typical phase transitions

論文の概要: Causal Inference (C-inf) -- asymmetric scenario of typical phase transitions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00801v1
Date: Mon, 2 Jan 2023 18:45:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-03 14:19:07.240760
Title: Causal Inference (C-inf) -- asymmetric scenario of typical phase transitions
Title（参考訳）: 因果推論(C-inf)-典型的な相転移の非対称シナリオ
Authors: Agostino Capponi, Mihailo Stojnic
Abstract要約: 我々は、因果推論(C-inf)と低ランク回復(LRR)の数学的に厳密な関係を再考し、さらに探求する。これは、非対称なシナリオでは、正確に2倍の低いランクが許されることを意味する。この結果はC-inf行列が必ずしも対称であるとは限らないアプリケーションに強い意味を持つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we revisit and further explore a mathematically rigorous connection between Causal inference (C-inf) and the Low-rank recovery (LRR) established in [10]. Leveraging the Random duality - Free probability theory (RDT-FPT) connection, we obtain the exact explicit typical C-inf asymmetric phase transitions (PT). We uncover a doubling low-rankness phenomenon, which means that exactly two times larger low rankness is allowed in asymmetric scenarios compared to the symmetric worst case ones considered in [10]. Consequently, the final PT mathematical expressions are as elegant as those obtained in [10], and highlight direct relations between the targeted C-inf matrix low rankness and the time of treatment. Our results have strong implications for applications, where C-inf matrices are not necessarily symmetric.
Abstract（参考訳）: 本稿では,[10]で確立された因果推論(C-inf)と低ランクリカバリ(LRR)の数学的に厳密な関係について検討する。ランダム双対性(Random duality)-自由確率理論(RDT-FPT)接続を利用すると、明確な典型的C-inf非対称相転移(PT)が得られる。両立する低ランク現象は,[10]で考慮された対称的最悪の場合と比較して,非対称的なシナリオでは正確に2倍大きな低ランク現象が許容されることを意味する。その結果,最終PT式は[10]と同等にエレガントであり,対象のC-inf行列の低ランク性と治療時間との直接的な関係を強調した。この結果はC-inf行列が必ずしも対称であるとは限らないアプリケーションに強い意味を持つ。

関連論文リスト

Symmetry resolution of the computable cross-norm negativity of two disjoint intervals in the massless Dirac field theory [0.8309949345495992]
場の量子論の混合状態における絡み合いは、クロス計算可能ノルムまたは再配置基準を用いて記述することができる。質量を持たないディラックフェルミオン場理論の基底状態における2つの不斉区間に対する対称性の分解について研究する。 2つの不連続区間に対して、それらは非収縮性荷電ループを持つトーラス上の理論の分配関数に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-05T17:56:48Z)
Intrinsic Bayesian Cramér-Rao Bound with an Application to Covariance Matrix Estimation [49.67011673289242]
本稿では, 推定パラメータが滑らかな多様体内にある推定問題に対して, 新たな性能境界を提案する。これはパラメータ多様体の幾何学と推定誤差測度の本質的な概念を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-08T15:17:13Z)
A U-turn on Double Descent: Rethinking Parameter Counting in Statistical Learning [68.76846801719095]
二重降下がいつどこで起こるのかを正確に示し、その位置が本質的に閾値 p=n に結び付けられていないことを示す。これは二重降下と統計的直観の間の緊張を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-29T12:05:39Z)
Symmetry-resolved Entanglement Entropy, Spectra & Boundary Conformal Field Theory [0.0]
我々は、1+1$D共形場理論(CFT)の基底状態における1つの単一区間における対称性分解エンタングルメントエントロピー(EE)の包括的解析を行う。我々は、境界CFTアプローチを用いて、全脳の研究を行い、SREEの普遍的な先行順序行動を見つけることができる。有限対称性群の下でのCFT不変量に対する対称性分解エンタングルメントスペクトルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-06T18:03:14Z)
Causal Inference (C-inf) -- closed form worst case typical phase transitions [0.0]
因果推論(C-inf)と低ランク回復(LRR)の数学的に厳密な関係を確立する。ランダム二重性理論(RDT)の概念を[46,48,50]で発展させ、自由確率論に関連する新しい数学的戦略を用いて、正確な最悪のケース位相遷移(PT)を得る。これらのPTは、LRRによる因果推論が可能なシナリオと、そうでないシナリオとを正確に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-02T18:32:29Z)
Instance-Dependent Label-Noise Learning with Manifold-Regularized Transition Matrix Estimation [172.81824511381984]
遷移行列 T(x) は、インスタンス依存ノイズ(IDN)の下では特定できない我々は、T(x) の幾何学について、「より近い2つのインスタンスは、それに対応する遷移行列がより類似している」という仮定を提案する。本手法は,難解なIDNの下でのラベルノイズ学習において,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-06T04:12:01Z)
A New Central Limit Theorem for the Augmented IPW Estimator: Variance Inflation, Cross-Fit Covariance and Beyond [0.9172870611255595]
クロスフィッティングを用いたクロスフィッティング逆確率重み付け(AIPW)は、実際は一般的な選択肢である。本研究では, 高次元状態における結果回帰モデルと確率スコアモデルを用いて, クロスフィット型AIPW推定器について検討する。本研究は, メッセージパッシング理論, 決定論的等価性理論, 離脱一元的アプローチの3つの異なるツール間の新たな相互作用を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-20T14:17:53Z)
On the Double Descent of Random Features Models Trained with SGD [78.0918823643911]
勾配降下(SGD)により最適化された高次元におけるランダム特徴(RF)回帰特性について検討する。本研究では, RF回帰の高精度な非漸近誤差境界を, 定常および適応的なステップサイズSGD設定の下で導出する。理論的にも経験的にも二重降下現象を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-13T17:47:39Z)
Benign Overfitting of Constant-Stepsize SGD for Linear Regression [122.70478935214128]
帰納バイアスは経験的に過剰フィットを防げる中心的存在ですこの研究は、この問題を最も基本的な設定として考慮している: 線形回帰に対する定数ステップサイズ SGD。我々は、(正規化されていない)SGDで得られるアルゴリズム正則化と、通常の最小二乗よりも多くの顕著な違いを反映する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-23T17:15:53Z)
Robustness of critical U(1) spin liquids and emergent symmetries in tensor networks [0.0]
臨界共鳴バレンスボンド (RVB) スピン液体の長距離一重項ドーピングに対する応答について検討した。 RVBではドーピングが関連する摂動を構成することが分かり、すぐにギャップが開きます。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-11T16:29:20Z)
Understanding Implicit Regularization in Over-Parameterized Single Index Model [55.41685740015095]
我々は高次元単一インデックスモデルのための正規化自由アルゴリズムを設計する。暗黙正則化現象の理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-16T13:27:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。