論文の概要: Fundamental limits for weighted empirical approximations of tilted distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23979v1
• Date: Tue, 30 Dec 2025 04:30:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.277449
• Title: Fundamental limits for weighted empirical approximations of tilted distributions
• Title（参考訳）: 傾斜分布の重み付き経験的近似の基本極限
• Authors: Sarvesh Ravichandran Iyer, Himadri Mandal, Dhruman Gupta, Rushil Gupta, Agniv Bandhyopadhyay, Achal Bassamboo, Varun Gupta, Sandeep Juneja,
• Abstract要約: 基底分布が不明なランダムベクトルの傾き分布からサンプルを生成するタスクを考えるが、そのサンプルは利用可能である。 これは金融や気候科学などの分野や稀な事象シミュレーションに応用できる。 サンプル数と傾きの度合いから,その精度を鋭く評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.172282943656995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Consider the task of generating samples from a tilted distribution of a random vector whose underlying distribution is unknown, but samples from it are available. This finds applications in fields such as finance and climate science, and in rare event simulation. In this article, we discuss the asymptotic efficiency of a self-normalized importance sampler of the tilted distribution. We provide a sharp characterization of its accuracy, given the number of samples and the degree of tilt. Our findings reveal a surprising dichotomy: while the number of samples needed to accurately tilt a bounded random vector increases polynomially in the tilt amount, it increases at a super polynomial rate for unbounded distributions.
• Abstract（参考訳）: 基底分布が不明なランダムベクトルの傾き分布からサンプルを生成するタスクを考えるが、そのサンプルは利用可能である。 これは金融や気候科学などの分野や稀な事象シミュレーションに応用できる。 本稿では,傾き分布の自己正規化重要値サンプリング器の漸近効率について論じる。 試料数と傾きの度合いから, その精度を鋭く評価する。 有界ランダムベクトルを正確に傾けるために必要なサンプルの数は、傾き量で多項式的に増加するが、非有界分布の超多項式速度で増加する。

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