Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2508.21055

帮助 | 高级搜索

数学 > 概率

arXiv:2508.21055 (math)
[提交于 2025年8月28日 ]

标题: 马尔可夫链的现代方面:熵、曲率和截止现象

标题: Modern aspects of Markov chains: entropy, curvature and the cutoff phenomenon

Authors:Justin Salez
摘要: 截断现象是某些马尔可夫过程在状态空间大小趋于无穷大的极限情况下,从非平衡到平衡的突然转变:它们的距离到平衡不是随时间逐渐衰减,而是在一段时间内保持在其最大值附近,当时间参数达到临界阈值时突然降至零。 四十年前在洗牌过程中发现这一令人惊讶的现象后,它已在各种模型中被观察到,从群或复杂网络上的随机游走,到相互作用的粒子系统。 现在人们认为,这是快速混合的高维过程中的普遍现象。 然而,目前的证明高度依赖于模型,确定触发截断的一般条件仍然是有限马尔可夫链定量分析中最大的挑战之一。 这些讲义的目的是提供对这一迷人问题的自包含介绍,并描述其与熵、曲率和集中性最近发现的关系。
摘要: The cutoff phenomenon is an abrupt transition from out of equilibrium to equilibrium undergone by certain Markov processes in the limit where the size of the state space tends to infinity: instead of decaying gradually over time, their distance to equilibrium remains close to its maximal value for a while and suddenly drops to zero as the time parameter reaches a critical threshold. Discovered four decades ago in the context of card shuffling, this surprising phenomenon has since then been observed in a variety of models, from random walks on groups or complex networks to interacting particle systems. It is now believed to be universal among fast-mixing high-dimensional processes. Yet, current proofs are heavily model-dependent, and identifying the general conditions that trigger a cutoff remains one of the biggest challenges in the quantitative analysis of finite Markov chains. The purpose of these lecture notes is to provide a self-contained introduction to this fascinating question, and to describe its recently-uncovered relations with entropy, curvature and concentration.
评论: 圣弗勒尔讲义,92页。欢迎提出任何意见!
主题: 概率 (math.PR)
引用方式: arXiv:2508.21055 [math.PR]
  (或者 arXiv:2508.21055v1 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.21055
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Justin Salez [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 8 月 28 日 17:56:09 UTC (89 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
math
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-08
切换浏览方式为:
math.PR

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号