論文の概要: The Tractability Landscape of Sampling with Inexact Scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19004v1
• Date: Tue, 21 Jul 2026 11:37:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.416187
• Title: The Tractability Landscape of Sampling with Inexact Scores
• Title（参考訳）: 不正確なスコアを用いたサンプリングのトラクタビリティランドスケープ
• Abstract要約: ガウス以下の仮定よりも弱い誤差は、アンバイアスサンプリングのトラクタビリティを規定することを示す。 これにより[CCSW26]のアルゴリズムに依存しない結論が強まり、より広い範囲のエラー仮定が保たれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.19941859852353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We provide a simple and tight characterization of the types of inexact score oracle access that permit sampling with vanishing total variation bias, for a standard, well-behaved target family. Our main result shows that any weaker error than the sub-Gaussian assumption used by [YW26] rules out the tractability of unbiased sampling. This strengthens the conclusion of [CCSW26] to be algorithm-agnostic, and to hold for a wider range of error assumptions.
• Abstract（参考訳）: 本報告では, 標準的, 良質なターゲットファミリーに対して, 総変動バイアスを排除したサンプリングを可能にする, 不正確なスコア・オラクルアクセスのタイプを, 簡便かつ厳密に評価する。 主な結果は, [YW26] が用いたガウス以下の仮定よりも弱い誤差が, 未バイアスサンプリングのトラクタビリティを規定していることを示している。 これにより[CCSW26]のアルゴリズムに依存しない結論が強まり、より広い範囲のエラー仮定が保たれる。

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