Fugu-MT 論文翻訳(概要): New Lower Bounds for Testing Monotonicity and Log Concavity of Distributions

論文の概要: New Lower Bounds for Testing Monotonicity and Log Concavity of Distributions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00089v1
Date: Mon, 31 Jul 2023 19:01:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-02 16:29:06.888268
Title: New Lower Bounds for Testing Monotonicity and Log Concavity of Distributions
Title（参考訳）: 分布の単調性とログ共空性試験のための新しい下界
Authors: Yuqian Cheng, Daniel M. Kane, Zhicheng Zheng
Abstract要約: 本研究では,分布のビン確率を含む不等式で定義される特性に対して,分布の下位境界を検証するための新しい手法を開発した。我々の基本的な手法は、一組のビンの確率を微調整し、一方のファミリーが定義の不等式を維持し、他方のファミリーがそれらの不等式に違反しているようにすることで、一組の分布のモーメントマッチングファミリを構築することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.1508968670589
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We develop a new technique for proving distribution testing lower bounds for properties defined by inequalities involving the bin probabilities of the distribution in question. Using this technique we obtain new lower bounds for monotonicity testing over discrete cubes and tight lower bounds for log-concavity testing. Our basic technique involves constructing a pair of moment-matching families of distributions by tweaking the probabilities of pairs of bins so that one family maintains the defining inequalities while the other violates them.
Abstract（参考訳）: 本研究では,分布のビン確率を含む不等式で定義される特性に対して,分布の下位境界をテストする新しい手法を開発した。この手法を用いて, 離散立方体上の単調性試験における新しい下界と, 対数包絡性試験における下界を得る。我々の基本的なテクニックは、一対のビンの確率を微調整し、一方の家族が定義の不等式を維持し、他方がそれらに違反するようにすることで、一対のモーメントマッチングされた分布の族を構築することである。

関連論文リスト

Controllable Generation via Locally Constrained Resampling [77.48624621592523]
本研究では, ベイズ条件付けを行い, 制約条件下でサンプルを描画する, トラクタブルな確率的手法を提案する。提案手法はシーケンス全体を考慮し,現行のグリード法よりも大域的に最適に制約された生成を導出する。提案手法は, 有害な世代からモデル出力を分離し, 脱毒化に対する同様のアプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-17T00:49:53Z)
High-Probability Convergence for Composite and Distributed Stochastic Minimization and Variational Inequalities with Heavy-Tailed Noise [96.80184504268593]
グラデーション、クリッピングは、優れた高確率保証を導き出すアルゴリズムの鍵となる要素の1つである。クリッピングは、合成および分散最適化の一般的な方法の収束を損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-03T07:49:17Z)
High-Probability Bounds for Stochastic Optimization and Variational Inequalities: the Case of Unbounded Variance [59.211456992422136]
制約の少ない仮定の下で高確率収束結果のアルゴリズムを提案する。これらの結果は、標準機能クラスに適合しない問題を最適化するために検討された手法の使用を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-02T10:37:23Z)
High dimensional stochastic linear contextual bandit with missing covariates [19.989315104929354]
バンドイット問題における最近の研究は、逐次決定設定においてラッソ収束理論を採用した。 1) 条件付き準ガウス雑音下での制限された固有値条件を証明すること、2) 文脈変数と選択された行動の間の依存を考慮に入れること。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-22T16:06:22Z)
As Easy as ABC: Adaptive Binning Coincidence Test for Uniformity Testing [13.028716493611789]
代替仮説の下で未知の分布に適応するシーケンシャルテストを提案する。提案したテストのサンプル複雑性と低いバウンダリを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-12T20:19:57Z)
Robust Learning of Optimal Auctions [84.13356290199603]
本研究では、入札者の評価値のサンプルを逆向きに破損させたり、逆向きに歪んだ分布から引き出すことができる場合に、サンプルから収益-最適マルチバイダオークションを学習する問題について検討する。我々は,コルモゴロフ-スミルノフ距離における元の分布に対して$alpha$-closeの「全ての真の分布」に対して,収入がほぼ同時に最適であるメカニズムを学習できる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-13T17:37:21Z)
Three rates of convergence or separation via U-statistics in a dependent framework [5.929956715430167]
我々はこの理論的なブレークスルーを、3つの異なる研究分野における現在の知識の状態を推し進めることで実行した。まず、MCMC法によるトレースクラス積分作用素のスペクトル推定のための新しい指数関数不等式を確立する。さらに、ペアワイズ損失関数とマルコフ連鎖サンプルを扱うオンラインアルゴリズムの一般化性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-24T07:10:36Z)
Intrinsic Sliced Wasserstein Distances for Comparing Collections of Probability Distributions on Manifolds and Graphs [4.133655523622441]
確率分布のコレクションは、ユーザアクティビティパターン分析から脳コネクトロミクスまで、さまざまなアプリケーションで発生します。本稿では、そのような一般領域上の2つの分布の集合の違いを検出するアプローチを提案する。我々は、再サンプリングに基づく2つのテスト手順と、座標ワイドテストからのp値の組み合わせを提供する。種々の合成および実データ設定実験により、結果の試験が強力であり、p値が良好に校正されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-28T23:41:42Z)
On Lower Bounds for Standard and Robust Gaussian Process Bandit Optimization [55.937424268654645]
有界ノルムを持つ関数のブラックボックス最適化問題に対するアルゴリズム非依存な下界を考える。本稿では, 単純さ, 汎用性, エラー確率への依存性の向上など, 後悔の下位境界を導出するための新しい証明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-20T03:48:14Z)
Conditional independence testing via weighted partial copulas and nearest neighbors [1.074267520911262]
条件付き独立下では、テキストウェイト部分コーパス過程の弱い収束が確立される。提案したテストは、カーネルベースのテストのような最近の最先端の手法と比較して、競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-23T09:02:29Z)
Lower bounds in multiple testing: A framework based on derandomized proxies [107.69746750639584]
本稿では, 各種コンクリートモデルへの適用例を示す, デランドマイズに基づく分析戦略を提案する。これらの下界のいくつかを数値シミュレーションし、Benjamini-Hochberg (BH) アルゴリズムの実際の性能と密接な関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-07T19:59:51Z)

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。