Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transition of $α$-mixing in Random Iterations with Applications in Queuing Theory

論文の概要: Transition of $α$-mixing in Random Iterations with Applications in Queuing Theory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05056v2
Date: Mon, 14 Oct 2024 08:53:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-02 00:38:19.108431
Title: Transition of $α$-mixing in Random Iterations with Applications in Queuing Theory
Title（参考訳）: ランダム反復における$α$-mixingの遷移とキューイング理論への応用
Authors: Attila Lovas,
Abstract要約: 本研究では, 混合特性を外因性回帰器から結合論による応答へ伝達することを示す。また,非定常環境下においても,ドリフトおよびマイノライズ条件のランダム環境におけるマルコフ連鎖について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Nonlinear time series models with exogenous regressors are essential in econometrics, queuing theory, and machine learning, though their statistical analysis remains incomplete. Key results, such as the law of large numbers and the functional central limit theorem, are known for weakly dependent variables. We demonstrate the transfer of mixing properties from the exogenous regressor to the response via coupling arguments. Additionally, we study Markov chains in random environments with drift and minorization conditions, even under non-stationary environments with favorable mixing properties, and apply this framework to single-server queuing models.
Abstract（参考訳）: エコノメトリ、キューイング理論、機械学習には非線型時系列モデルが不可欠であるが、その統計的解析は不完全である。大数の法則や機能中心極限定理のような重要な結果は、弱依存変数として知られている。本研究では, 混合特性を外因性回帰器から結合論による応答に伝達することを示した。さらに, ドリフトおよびマイノライズ条件のランダム環境におけるマルコフ連鎖を, 良好な混合特性を持つ非定常環境下においても検討し, この枠組みを単一サーバキューイングモデルに適用する。

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