論文の概要: Decoupled Functional Central Limit Theorems for Two-Time-Scale Stochastic Approximation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17070v1
- Date: Sun, 22 Dec 2024 15:43:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:56:46.976636
- Title: Decoupled Functional Central Limit Theorems for Two-Time-Scale Stochastic Approximation
- Title(参考訳): 2時間確率近似のためのデカップリング型関数中心極限理論
- Authors: Yuze Han, Xiang Li, Jiadong Liang, Zhihua Zhang,
- Abstract要約: 2回のスケール近似では、異なるステップサイズで異なるレートで2つのイテレーションが更新され、それぞれが他方に影響を与える。
以前の研究では、これらの更新に対する誤差項の収束率はそれぞれのステップサイズにのみ依存していることが示されており、これは分離収束と呼ばれる性質である。
我々の研究はこのギャップを埋めるために、2段階のSAに対して分離された機能中心極限定理を確立し、その挙動をより正確に評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.07082348529648
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- Abstract: In two-time-scale stochastic approximation (SA), two iterates are updated at different rates, governed by distinct step sizes, with each update influencing the other. Previous studies have demonstrated that the convergence rates of the error terms for these updates depend solely on their respective step sizes, a property known as decoupled convergence. However, a functional version of this decoupled convergence has not been explored. Our work fills this gap by establishing decoupled functional central limit theorems for two-time-scale SA, offering a more precise characterization of its asymptotic behavior. To achieve these results, we leverage the martingale problem approach and establish tightness as a crucial intermediate step. Furthermore, to address the interdependence between different time scales, we introduce an innovative auxiliary sequence to eliminate the primary influence of the fast-time-scale update on the slow-time-scale update.
- Abstract(参考訳): 2段階の確率近似(SA)では、2つの反復が異なる速度で更新され、それぞれ異なるステップサイズで管理され、それぞれの更新が他方に影響を与える。
以前の研究では、これらの更新に対する誤差項の収束率はそれぞれのステップサイズにのみ依存していることが示されており、これは分離収束と呼ばれる性質である。
しかし、この分離収束の関数バージョンは検討されていない。
我々の研究は、このギャップを補うために、2段階のSAに対して分離された機能中心極限定理を確立し、その漸近的な振る舞いをより正確に評価する。
これらの結果を達成するために,マーチンゲール問題のアプローチを活用し,厳密性を重要な中間段階として確立する。
さらに、異なる時間スケール間の相互依存性に対処するため、遅い時間スケール更新に対する高速スケール更新の影響をなくすために、革新的な補助シーケンスを導入する。
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