論文の概要: Divergence-Kernel method for linear responses and diffusion models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03992v1
- Date: Thu, 04 Sep 2025 08:21:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.098915
- Title: Divergence-Kernel method for linear responses and diffusion models
- Title（参考訳）: 線形応答と拡散モデルに対するダイバージェンス・カーネル法
- Authors: Angxiu Ni,
- Abstract要約: 我々の公式は、任意の期間にわたって乗法およびパラメータ化ノイズに対して機能する。
本稿では,フォワードのみの拡散生成モデルを提案し,簡単な問題について検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We derive the divergence-kernel formula for the linear response (parameter-derivative of marginal or stationary distributions) of random dynamical systems, and formally pass to the continuous-time limit. Our formula works for multiplicative and parameterized noise over any period of time; it does not require hyperbolicity. Then we derive a pathwise Monte-Carlo algorithm for linear responses. With this, we propose a forward-only diffusion generative model and test on simple problems.
- Abstract（参考訳）: ランダムな力学系の線形応答(境界あるいは定常分布のパラメータ微分)に対する発散カーネル式を導出し,連続時間限界に正式に通過する。
我々の公式は、任意の期間にわたって乗法およびパラメータ化ノイズに対して機能し、双曲性を必要としない。
次に、線形応答に対するパスワイズモンテカルロアルゴリズムを導出する。
そこで本研究では,フォワードのみの拡散生成モデルを提案し,簡単な問題について検証する。
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