論文の概要: A transport approach to the cutoff phenomenon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08560v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 13:06:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.427504
• Title: A transport approach to the cutoff phenomenon
• Title（参考訳）: 遮断現象への輸送的アプローチ
• Authors: Francesco Pedrotti, Justin Salez,
• Abstract要約: 本稿では,バラエトロピーの利用を回避し,代わりに新たなW-TVトランスポートの不平等を生かした代替手法を提案する。 アプリケーションとして,ログコンケーブのLangevinダイナミクスのカットオフを確立する[Sal25a]の主な結果を回復する。
• 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: Substantial progress has recently been made in the understanding of the cutoff phenomenon for Markov processes, using an information-theoretic statistics known as varentropy [Sal23; Sal24; Sal25a; PS25]. In the present paper, we propose an alternative approach which bypasses the use of varentropy and exploits instead a new W-TV transport inequality, combined with a classical parabolic regularization estimate [BGL01; OV01]. While currently restricted to non-negatively curved processes on smooth spaces, our argument no longer requires the chain rule, nor any approximate version thereof. As applications, we recover the main result of [Sal25a] establishing cutoff for the log-concave Langevin dynamics, and extend the conclusion to a widely-used discrete-time sampling algorithm known as the Proximal Sampler.
• Abstract（参考訳）: マルコフ過程のカットオフ現象の理解において、バレントロピー (Sal23; Sal24; Sal25a; PS25) として知られる情報理論統計学を用いて、近年の進歩が報告されている。 本稿では,バラエトロピーの利用を回避し,代わりに従来のパラボラ正規化推定値 [BGL01; OV01] と組み合わせた新しいW-TVトランスポートの不等式を利用する方法を提案する。 現在、滑らかな空間上の非負の曲線過程に制限されているが、我々の議論はもはや連鎖則やその近似バージョンを必要としない。 応用として,ログ・コンケーブ・ランゲヴィン・ダイナミックス(Langevin dynamics)のカットオフを確立する[Sal25a]の主な結果を回復し,その結論を広く使われている離散時間サンプリングアルゴリズムである Proximal Sampler に拡張する。

関連論文リスト

• Amortized Posterior Sampling with Diffusion Prior Distillation [55.03585818289934]
  Amortized Posterior Smplingは、逆問題における効率的な後方サンプリングのための新しい変分推論手法である。 本手法は,拡散モデルにより暗黙的に定義された変動分布と後続分布とのばらつきを最小限に抑えるために条件付き流れモデルを訓練する。 既存の手法とは異なり、我々のアプローチは教師なしであり、ペア化されたトレーニングデータを必要としておらず、ユークリッドと非ユークリッドの両方のドメインに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T09:53:12Z)
• Statistical Mechanics Calculations Using Variational Autoregressive Networks and Quantum Annealing [0.552480439325792]
  近年,変分自己回帰ネットワーク(VAN)を用いた近似法が提案されている。 本研究では, 量子アニール装置から得られた試料をVANと併用した新しい近似法を提案する。 有限サイズシェリントン・カークパトリックモデルに適用すると,従来のVAN手法と比較して精度が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T05:41:49Z)
• A U-turn on Double Descent: Rethinking Parameter Counting in Statistical Learning [68.76846801719095]
  二重降下がいつどこで起こるのかを正確に示し、その位置が本質的に閾値 p=n に結び付けられていないことを示す。 これは二重降下と統計的直観の間の緊張を解消する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T12:05:39Z)
• Restoration-Degradation Beyond Linear Diffusions: A Non-Asymptotic Analysis For DDIM-Type Samplers [90.45898746733397]
  本研究では拡散生成モデルに用いる決定論的サンプリング器の非漸近解析のためのフレームワークを開発する。 確率フローODEに沿った1ステップは,1) 条件付き対数線上を無限に先行して上昇する回復ステップ,2) 雑音を現在の勾配に向けて前向きに進行する劣化ステップの2段階で表すことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T18:59:19Z)
• Instance-Dependent Generalization Bounds via Optimal Transport [51.71650746285469]
  既存の一般化境界は、現代のニューラルネットワークの一般化を促進する重要な要因を説明することができない。 データ空間における学習予測関数の局所リプシッツ正則性に依存するインスタンス依存の一般化境界を導出する。 ニューラルネットワークに対する一般化境界を実験的に解析し、有界値が有意義であることを示し、トレーニング中の一般的な正規化方法の効果を捉える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T16:39:42Z)
• Conditioning Normalizing Flows for Rare Event Sampling [61.005334495264194]
  本稿では,ニューラルネットワーク生成構成に基づく遷移経路サンプリング手法を提案する。 本手法は遷移領域の熱力学と運動学の両方の解法を可能にすることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T07:56:10Z)
• Hybrid discrete-continuous truncated Wigner approximation for driven, dissipative spin systems [0.0]
  本稿では,対話型開スピン系の多体ダイナミクスを扱うための体系的アプローチを提案する。 提案手法は,最近開発された離散切削ウィグナー近似(DTWA)の欠点を克服するものである。 本研究では, 連続埋め込みにより, 軽視, 損失, 不整合駆動を受けるスピン系を開放する手法を, 直接拡張できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T15:40:18Z)
• Diffusion Schr\"odinger Bridge with Applications to Score-Based Generative Modeling [24.46142828617484]
  Diffusion SB は、Schr"odinger Bridge 問題を解くために、Iterative Proportional Fitting (IPF) 手順のオリジナル近似である。 本稿では,SB問題の解法としてIterative Proportional Fitting (IPF) 法のオリジナル近似であるDiffusion SBを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T17:34:27Z)
• Abstraction-Guided Truncations for Stationary Distributions of Markov Population Models [0.9558392439655015]
  グリッド構造における状態のアグリゲーションである状態空間ラッピングスキームを用いるトラニケーションに基づく近似を提案する。 複雑な定常挙動を持つ非線形問題に対して,本手法の適用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T08:53:36Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。