Zobrazeno 1 - 10
of 36
pro vyhledávání: '"convex support"'
Autor:
Yuanzheng Zhu
Publikováno v:
Entropy, Vol 25, Iss 8, p 1234 (2023)
Sampling from constrained distributions has posed significant challenges in terms of algorithmic design and non-asymptotic analysis, which are frequently encountered in statistical and machine-learning models. In this study, we propose three sampling
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/99bbdc3bf16a469482e9a52a6e3b88f8
Autor:
Csiszár, Imre, Matúš, František
Publikováno v:
The Annals of Probability, 2005 Mar 01. 33(2), 582-600.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3481748
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Entropy, Vol 16, Iss 6, Pp 3207-3233 (2014)
We consider three different approaches to define natural Riemannian metrics on polytopes of stochastic matrices. First, we define a natural class of stochastic maps between these polytopes and give a metric characterization of Chentsov type in terms
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/32d8b5aea8c547e483d30da947551e96
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Entropy.
We consider three different approaches to define natural Riemannian metrics on polytopes of stochastic matrices. First, we define a natural class of stochastic maps between these polytopes and give a metric characterization of Chentsov type in terms
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dris___01170::dbf000fc1ce28b939b95761f030fade6
https://hdl.handle.net/11420/14054
https://hdl.handle.net/11420/14054
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Ann. Statist. 39, no. 2 (2011), 702-730
Annals of Statistics
Annals of Statistics
We study the approximation of arbitrary distributions $P$ on $d$-dimensional space by distributions with log-concave density. Approximation means minimizing a Kullback--Leibler-type functional. We show that such an approximation exists if and only if
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5955ac27c732b1676c6232bf3d66b26f
https://projecteuclid.org/euclid.aos/1299680952
https://projecteuclid.org/euclid.aos/1299680952
Autor:
Stephan Weis
Convex support, the mean values of a set of random variables, is central in information theory and statistics. Equally central in quantum information theory are mean values of a set of observables in a finite-dimensional C*-algebra A, which we call (
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::eb8a64691ae81c0a285dcc8a46453ff5