Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bi-Lipschitz Ansatz for Anti-Symmetric Functions

論文の概要: Bi-Lipschitz Ansatz for Anti-Symmetric Functions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04263v1
Date: Thu, 06 Mar 2025 09:47:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-07 16:00:33.596964
Title: Bi-Lipschitz Ansatz for Anti-Symmetric Functions
Title（参考訳）: アンチシメトリ関数に対するBi-Lipschitz Ansatz
Authors: Nadav Dym, Jianfeng Lu, Matan Mizrachi,
Abstract要約: 反対称関数を近似する新しい普遍アンサッツを提案する。このアンザッツの主な利点は、自然に定義された計量に関してバイリプシッツであることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.708537894116012
License:
Abstract: Motivated by applications for simulating quantum many body functions, we propose a new universal ansatz for approximating anti-symmetric functions. The main advantage of this ansatz over previous alternatives is that it is bi-Lipschitz with respect to a naturally defined metric. As a result, we are able to obtain quantitative approximation results for approximation of Lipschitz continuous antisymmetric functions. Moreover, we provide preliminary experimental evidence to the improved performance of this ansatz for learning antisymmetric functions.
Abstract（参考訳）: 量子多体関数をシミュレートするための応用により、反対称関数を近似するための新しい普遍アンサッツを提案する。このアンザッツの以前の代替よりも大きな利点は、自然に定義された計量に関してビ・リプシッツであることである。その結果、リプシッツ連続非対称関数の近似に対する定量的近似結果が得られる。さらに,非対称関数学習のためのアンザッツの性能向上に関する予備的な実験的証拠を提供する。

関連論文リスト

Multivariate root-n-consistent smoothing parameter free matching estimators and estimators of inverse density weighted expectations [51.000851088730684]
我々は、パラメトリックな$sqrt n $-rateで収束する、最も近い隣人の新しい修正とマッチング推定器を開発する。我々は,非パラメトリック関数推定器は含まないこと,特に標本サイズ依存パラメータの平滑化には依存していないことを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-11T13:28:34Z)
Functional Partial Least-Squares: Optimal Rates and Adaptation [0.0]
共役勾配法に関連する機能的最小二乗推定器(PLS)の新たな定式化を提案する。推定器は楕円体のクラス上で(ほぼ)最適収束率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-16T23:47:47Z)
Exact and Efficient Representation of Totally Anti-Symmetric Functions [9.599040699708233]
このアンザッツは、すべての反対称かつ連続な函数を正確に表すことができることを証明している。反対称基底関数の特異点を正確に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-09T00:03:11Z)
Moreau Envelope ADMM for Decentralized Weakly Convex Optimization [55.2289666758254]
本稿では,分散最適化のための乗算器の交互方向法(ADMM)の近位変種を提案する。数値実験の結果,本手法は広く用いられている手法よりも高速かつ堅牢であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-31T14:16:30Z)
Kernel-based off-policy estimation without overlap: Instance optimality beyond semiparametric efficiency [53.90687548731265]
本研究では,観測データに基づいて線形関数を推定するための最適手順について検討する。任意の凸および対称函数クラス $mathcalF$ に対して、平均二乗誤差で有界な非漸近局所ミニマックスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-16T02:57:37Z)
Optimal prediction for kernel-based semi-functional linear regression [5.827901300943599]
半関数線形モデルにおける予測のための収束の最小値を求める。その結果, よりスムーズな関数成分は, 非パラメトリック成分が知られているようなミニマックス速度で学習できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-29T04:55:44Z)
Causal Inference Under Unmeasured Confounding With Negative Controls: A Minimax Learning Approach [84.29777236590674]
すべての共同設立者が観察されず、代わりに負の制御が利用可能である場合の因果パラメータの推定について検討する。最近の研究は、2つのいわゆるブリッジ関数による同定と効率的な推定を可能にする方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-25T17:59:19Z)
Equivalence of Convergence Rates of Posterior Distributions and Bayes Estimators for Functions and Nonparametric Functionals [4.375582647111708]
非パラメトリック回帰におけるガウス過程の先行したベイズ法の後部収縮率について検討する。カーネルの一般クラスに対しては、回帰関数とその微分の後方測度の収束率を確立する。我々の証明は、ある条件下では、ベイズ推定器の任意の収束率に対して、後部分布の同じ収束率に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-27T19:11:56Z)
On Representing (Anti)Symmetric Functions [19.973896010415977]
対称の場合の自然な近似と、反対称の場合の単一の一般化 Slater に基づく近似を導出する。我々は、対称普遍性とフェルミネットの普遍性を意味する同変多層パーセプトロンの完全かつ明示的な証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-30T08:23:33Z)
Understanding Implicit Regularization in Over-Parameterized Single Index Model [55.41685740015095]
我々は高次元単一インデックスモデルのための正規化自由アルゴリズムを設計する。暗黙正則化現象の理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-16T13:27:47Z)
SLEIPNIR: Deterministic and Provably Accurate Feature Expansion for Gaussian Process Regression with Derivatives [86.01677297601624]
本稿では,2次フーリエ特徴に基づく導関数によるGP回帰のスケーリング手法を提案する。我々は、近似されたカーネルと近似された後部の両方に適用される決定論的、非漸近的、指数関数的に高速な崩壊誤差境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-05T14:33:20Z)

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。