論文の概要: Towards stratified sampling for redistricting plans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.18741v1
• Date: Wed, 16 Sep 2026 14:38:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.852175
• Title: Towards stratified sampling for redistricting plans
• Title（参考訳）: 再分級計画のための階層化サンプリングに向けて
• Abstract要約: 「我々は、地区を代表文字にまとめて、それらをプランレベルの語形にすることで、観察された計画の上に文法を構築する。」 これらの単語上のユニティの分割は、成層への計画のソフトな割り当てを与え、質量と重なり引き起こされるフラックス行列を推定することを可能にする。 コネチカット州における実際の議会再分権データを用いて,この計算パイプラインを実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8625028784214095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rapid algorithmic developments have accelerated the sampling of redistricting ensembles (balanced graph partitions), yet evaluating rare events and sampling complex target measures remains a core challenge due to the high-dimensional and combinatorial nature of the phase space. We address a prerequisite for stratified sampling on this space: constructing and diagnosing candidate strata with suitable coverage and overlap. We build a grammar on observed plans by clustering districts into representative ``letters'' and using them to form plan-level ``words.'' A partition of unity over these words gives a soft assignment of plans to strata and allows us to estimate stratum masses and an overlap-induced flux matrix. We demonstrate this computational pipeline using real-world congressional redistricting data from Connecticut and examine how strata learned from one target distribution behave under related distributions. The resulting construction provides a foundation for future stratified sampling on spaces of redistricting plans or balanced graph partitions. We do not implement a complete stratified sampler here; evaluating whether the proposed strata improve sampling efficiency or reduce estimator variance is left for future work.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムの急速な発展は、再制限されたアンサンブル(バランスの取れたグラフ分割)のサンプリングを加速させてきたが、希少な事象の評価と複雑なターゲット測度のサンプリングは、位相空間の高次元的および組合せ的性質のため、依然として中心的な課題である。 本稿では,この領域における階層化サンプリングの前提条件として,適切なカバレッジと重複を考慮した候補層の構築と診断を行う。 本研究では,各地区を代表「レター」に分類し,計画レベルの「`words」を形成することで,観測計画の文法を構築した。 「」これらの語を一元化することで、成層計画のソフトな割り当てが可能になり、成層質量と重なり引き起こされるフラックス行列を推定できる。 本研究では、コネチカット州における実際の議会再分権データを用いて、この計算パイプラインを実演し、ある対象分布から学習した層が関連する分布の下でどのように振る舞うかを考察する。 結果として得られる構成は、計画の再限定あるいはバランスの取れたグラフ分割の空間における将来の階層化サンプリングの基礎を提供する。 提案した層がサンプリング効率を向上させるか, あるいは, 推定器の分散を低減させるかを評価することは, 今後の課題として残されている。

関連論文リスト

• Bonsai: A class of effective methods for independent sampling of graph partitions [0.0]
  本研究では,グラフ分割空間上の有理確率分布から独立サンプリングを行うことで,地域計画のアンサンブルを構築する効果的な手法を開発した。 我々は、グリッドグラフと州議会および立法府の地図の文脈における標準的なマルコフ連鎖に基づくアルゴリズムと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-18T23:13:05Z)
• Evidence-based Distributional Alignment for Large Language Models [58.65469623911573]
  LLM分布推定の忠実度とロバスト性を改善する証拠に基づくアライメント手法であるEvi-DAを提案する。 対象国が与えられた場合、Evi-DAは関連するWorld Values Survey項目とその回答分布を検索し、オプション毎に粗いヴェルツェル値シグネチャを予測し、国条件の回答分布を構造化形式で推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-03T03:34:06Z)
• Aligning Latent Spaces with Flow Priors [72.24305287508474]
  本稿では,学習可能な潜在空間を任意の目標分布に整合させるための新しいフレームワークを提案する。 特に,提案手法は計算コストの高い確率評価を排除し,最適化時のODE解決を回避する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-05T16:59:53Z)
• Truncating Trajectories in Monte Carlo Policy Evaluation: an Adaptive Approach [51.76826149868971]
  モンテカルロシミュレーションによる政策評価は多くのMC強化学習(RL)アルゴリズムの中核にある。 本研究では,異なる長さの軌跡を用いた回帰推定器の平均二乗誤差のサロゲートとして品質指標を提案する。 本稿では,Robust and Iterative Data Collection Strategy Optimization (RIDO) という適応アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T11:47:56Z)
• Multiscale Parallel Tempering for Fast Sampling on Redistricting Plans [1.1233768932957773]
  説得力のある方法は、計画と中立に描画された再限定計画のアンサンブルを比較することである。 アンサンブルと所定の計画との党派差を監査するためには、非党派基準が一致していることを保証する必要がある。 本研究では,各スケールで局所移動を行うマルチスケール並列テンパリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T21:33:05Z)
• Distributed Markov Chain Monte Carlo Sampling based on the Alternating Direction Method of Multipliers [143.6249073384419]
  本論文では,乗算器の交互方向法に基づく分散サンプリング手法を提案する。 我々は,アルゴリズムの収束に関する理論的保証と,その最先端性に関する実験的証拠の両方を提供する。 シミュレーションでは,線形回帰タスクとロジスティック回帰タスクにアルゴリズムを配置し,その高速収束を既存の勾配法と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T02:08:40Z)
• Space-Fluid Adaptive Sampling by Self-Organisation [1.799933345199395]
  協調型適応サンプリングによる空間現象推定のための分散協調戦略を考案する。 我々の設計は、空間を競合する領域に動的に分割し、正確なアグリゲーション・サンプリングを提供するという考え方に基づいている。 本研究では,フィールドベース協調フレームワークにおける適応型サンプリングアルゴリズムを提案し,自己安定化と局所最適性を証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T17:29:41Z)
• Compact Redistricting Plans Have Many Spanning Trees [39.779544988993294]
  政治的再分権マップの設計と分析において、国勢調査ブロックのグラフのすべての分割の空間から同じ人口の連結部分グラフにサンプリングできることがしばしば有用である。 本稿では,境界分割領域の総長さと,そのような写像がサンプリングされる確率との間には,逆指数関係が成立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T23:36:01Z)
• Partition-Guided GANs [63.980473635585234]
  私たちは、スペースを小さな領域に分割し、それぞれがよりシンプルな分布を持ち、各パーティションごとに異なるジェネレータを訓練するパーティションーを設計します。 これはラベルを必要とせずに教師なしの方法で実行される。 各種標準ベンチマーク実験の結果,提案手法が近年の手法を上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T00:06:53Z)
• Compactness statistics for spanning tree recombination [0.0]
  レコム法は、他の方法よりもコンパクトな地区で計画を作成する。 2つの格子グラフとボルダー郡管区グラフの2分割計画のアンサンブルを構築した。 これはReCom法による分割計画のコンパクト性を理解するための重要なステップである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-03T21:39:51Z)
• Spatially Adaptive Inference with Stochastic Feature Sampling and Interpolation [72.40827239394565]
  スパースサンプリングされた場所のみの機能を計算することを提案する。 次に、効率的な手順で特徴写像を密に再構築する。 提案したネットワークは、様々なコンピュータビジョンタスクの精度を維持しながら、かなりの計算を省くために実験的に示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T15:36:31Z)

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。