論文の概要: Negative Probability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03043v1
• Date: Sun, 5 May 2024 20:09:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 15:24:13.336725
• Title: Negative Probability
• Title（参考訳）: 負の確率
• Authors: Nick Polson, Vadim Sokolov,
• Abstract要約: 負の確率は主に量子論と計算に現れる。 負の確率は、ベイズモデルにおける観測されていない潜在変数の混合分布として生じる。 負の混合手段を持つ二重密度の例が提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Negative probabilities arise primarily in quantum theory and computing. Bartlett provides a definition based on characteristic functions and extraordinary random variables. As Bartlett observes, negative probabilities must always be combined with positive probabilities to yield a valid probability distribution before any physical interpretation is admissible. Negative probabilities arise as mixing distributions of unobserved latent variables in Bayesian modeling. Our goal is to provide a link with dual densities and the class of scale mixtures of normal distributions. We provide an analysis of the classic half coin distribution and Feynman's negative probability examples. A number of examples of dual densities with negative mixing measures including the linnik distribution, Wigner distribution and the stable distribution are provided. Finally, we conclude with directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 負の確率は主に量子論と計算に現れる。 Bartlett は特性関数と異常なランダム変数に基づく定義を提供する。 バートレットが観察するように、任意の物理的解釈が許容される前に、負の確率は正の確率と組み合わさらなければならない。 負の確率は、ベイズモデルにおける観測されていない潜在変数の混合分布として生じる。 我々のゴールは、双対密度と正規分布のスケール混合のクラスとのリンクを提供することである。 古典的半コイン分布とファインマンの負の確率例を解析する。 リンニク分布、ウィグナー分布、安定分布を含む負混合度をもつ二重密度の例を多数提供する。 最後に,今後の研究の方向性について述べる。

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