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这个报告的主题是马氏过程观察量的经验均值趋于真实均值的集中不等式,或者说随机算法的错误概率的绝对估计。我将介绍与集中不等式等价的“运费vs Fisher信息量”不等式,以及怎样使用Poincare或log-Sobolev不等式,与最优传输,熵这些工具去证明“运费vs Fisher信息量”不等式。作为应用例子,我将介绍高维分布Gibbs算法的错误概率绝对估计。
在非线性期望下,随机过程与极限理论表现出了与经典概率空间完全不同的性质。比如,连续非增鞅不再是平凡过程;独立同分布随机变量序列的经验均值不再收敛到某个常数。本报告从Feynman-Kac公式出发,介绍非线性期望理论建立的动机,近期的主要进展,以及目前尚未解决的一些具有挑战性的问题。
The production of oil and gas from organic-rich shale formations has changed the worldwide economy and energy outlook. Although extensive research on macroscopic behaviors in shale has been carried ou...
The Seminar on Stochastic Processes 2018 (SSP2018), will be held from May 9 through May 12, 2018 at Brown University, Providence, Rhode Island. From May 9 - 11 the meeting will take place at the Inst...
2014年8月14日上午,由北京师范大学主办、西安电子科技大学承办的第十届马氏过程及相关论题国际研讨会在曲江国际会议中心开幕。2014年8月14日至18日,与会学者将针对马氏过程、测度值马氏过程、粒子系统、随机分析、随机偏微分方程、大偏分理论、排队论、无穷维分析等论题进行学术交流与研讨。开幕式由北京师范大学数学科学学院王凤雨教授主持,北京师范大学陈木法院士、西安电子科技大学校长郑晓静院士、北京师范...

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