論文の概要: A Criterion for Extending Continuous-Mixture Identifiability Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03536v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 14:19:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 17:18:41.090934
• Title: A Criterion for Extending Continuous-Mixture Identifiability Results
• Title（参考訳）: 連続ミクチャー識別性向上のための基準
• Authors: Michael R. Powers, Jiaxin Xu,
• Abstract要約: 確率変数の連続混合に対して、カーネルベースの識別可能性の結果を新しいカーネル分布に拡張する。 この基準は、関連するカーネルのモーメント生成関数やラプラス変換の関数関係に基づいており、離散変数と連続変数の両方の連続混合に適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For continuous mixtures of random variables, we provide a simple criterion -- generating-function accessibility -- to extend previously known kernel-based identifiability (or unidentifiability) results to new kernel distributions. This criterion, based on functional relationships between the relevant kernels' moment-generating functions or Laplace transforms, may be applied to continuous mixtures of both discrete and continuous random variables. To illustrate the proposed approach, we present results for several specific kernels.
• Abstract（参考訳）: ランダム変数の連続的な混合に対しては、既知のカーネルベースの識別可能性(あるいは不特定性)を新しいカーネル分布に拡張するための単純な基準 -- 生成機能アクセシビリティ -- を提供する。 この基準は、関連するカーネルのモーメント生成関数やラプラス変換の関数関係に基づいており、離散変数と連続変数の両方の連続混合に適用することができる。 提案手法を説明するために,複数の特定のカーネルに対する結果を示す。

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