Fugu-MT 論文翻訳(概要): Boltzmann MapReduce: A Partition-Function Reduce for Forkable Sandboxes

論文の概要: Boltzmann MapReduce: A Partition-Function Reduce for Forkable Sandboxes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09689v2
Date: Tue, 14 Jul 2026 20:12:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-07-19 21:54:20.369382
Title: Boltzmann MapReduce: A Partition-Function Reduce for Forkable Sandboxes
Title（参考訳）: Boltzmann MapReduce: フォーク可能なサンドボックスの分割ファンクション削減
Abstract要約: 労働者が出力する信頼密度$n$はGibbs--ボルツマン測度$exp-E()$で、その逆温度はサンプルサイズである。分離チャンクは独立なボルツマン因子を持ち、MapReduceエンフレデュースは文字通り、分割関数である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: To leading order under local asymptotic normality (LAN), the confidence density a worker emits over a chunk of size $n$ is a Gibbs--Boltzmann measure $\exp\{-βE(θ)\}$ whose inverse temperature is the sample size, $β=n$. Three consequences are exact in the Gaussian/linear case and first-order otherwise: disjoint chunks carry independent Boltzmann factors, so the MapReduce \emph{reduce}, read literally, is a partition function $Z=\int\prod_k h_k\,dθ$ whose mode is precision-weighted (inverse-variance) pooling; frequentist consistency is the zero-temperature limit $T=1/n\to0$
Abstract（参考訳）: 局所漸近正規性(LAN)の下では、労働者が出力する信頼密度は、Gibs--Boltzmann測度$\exp\{-βE(θ)\}$で、逆温度はサンプルサイズ$β=n$である。分割関数 $Z=\int\prod_k h_k\,dθ$ は、モードが精度重み付け(逆分散)プーリングである; 頻繁な一貫性は、ゼロ温度極限$T=1/n\to0$ である。

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