論文の概要: Finite-Horizon Quickest Change Detection Balancing Latency with False Alarm Probability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12803v1
- Date: Sun, 16 Nov 2025 22:16:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.551472
- Title: Finite-Horizon Quickest Change Detection Balancing Latency with False Alarm Probability
- Title（参考訳）: False Alarmの確率を考慮した有限水平急速変化検出レイテンシ
- Authors: Yu-Han Huang, Venugopal V. Veeravalli,
- Abstract要約: 非定常環境における学習に関連のあるQCD問題の有限水平変種について検討した。
誤報を特徴づける計量は、地平線が終わる前に発生する誤報の確率である。
目的は、(所定のレイテンシレベルで)レイテンシを最小限に抑えながら、偽のアラームの確率を低く抑えることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.918853345531375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A finite-horizon variant of the quickest change detection (QCD) problem that is of relevance to learning in non-stationary environments is studied. The metric characterizing false alarms is the probability of a false alarm occurring before the horizon ends. The metric that characterizes the delay is \emph{latency}, which is the smallest value such that the probability that detection delay exceeds this value is upper bounded to a predetermined latency level. The objective is to minimize the latency (at a given latency level), while maintaining a low false alarm probability. Under the pre-specified latency and false alarm levels, a universal lower bound on the latency, which any change detection procedure needs to satisfy, is derived. Change detectors are then developed, which are order-optimal in terms of the horizon. The case where the pre- and post-change distributions are known is considered first, and then the results are generalized to the non-parametric case when they are unknown except that they are sub-Gaussian with different means. Simulations are provided to validate the theoretical results.
- Abstract（参考訳）: 非定常環境における学習に関連のあるQCD問題の有限水平変種について検討した。
誤報を特徴づける計量は、地平線が終わる前に発生する誤報の確率である。
遅延を特徴付ける計量は \emph{latency} であり、検出遅延がこの値を超える確率が所定の遅延レベルに上限となる最小値である。
目的は、(所定のレイテンシレベルで)レイテンシを最小限に抑えながら、偽のアラームの確率を低く抑えることである。
予め規定されたレイテンシと偽アラームレベルの下では、変更検出手順が満たさなければならないレイテンシの普遍的な低境界が導出される。
その後、水平方向の順序最適である変化検出器が開発される。
変化前分布と後分布が知られている場合をまず考慮し、その後、異なる手段でガウス準ガウス的であること以外は、その結果が未知の場合には非パラメトリックケースに一般化される。
理論結果を検証するためのシミュレーションが提供されている。
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