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:2306.05277

帮助 | 高级搜索

数学 > 概率

arXiv:2306.05277 (math)
[提交于 2023年6月8日 (v1) ,最后修订 2024年5月21日 (此版本, v2)]

标题: 返回时间的大型偏差及相关熵估计量在位移空间上

标题: Large deviations of return times and related entropy estimators on shift spaces

Authors:Noé Cuneo, Renaud Raquépas
摘要: 我们证明了基于有限字母上的移位空间上的返回时间和等待时间的几种熵和交叉熵估计量的大偏差原理。 我们考虑满足某些解耦条件的移位不变概率测度,这些条件不包含任何形式的混合性或遍历性。 我们建立了不同估计量的速率函数之间的精确关系,以及这些速率函数与相应压力之间的关系,其中一个是Rényi熵函数。 对于最常用的返回时间定义,大偏差速率函数被证明是非凸的,除非在边缘情况下。 这些结果特别适用于不可约马尔可夫链、Bowen正则势能的平衡测度、g-测度、统计力学中绝对可和相互作用的不变吉布斯态,也适用于可能远离吉布斯性的概率测度,包括一些隐马尔可夫模型和重复量子测量过程。
摘要: We prove the large deviation principle for several entropy and cross entropy estimators based on return times and waiting times on shift spaces over finite alphabets. We consider shift-invariant probability measures satisfying some decoupling conditions which imply no form of mixing nor ergodicity. We establish precise relations between the rate functions of the different estimators, and between these rate functions and the corresponding pressures, one of which is the R\'enyi entropy function. For the most commonly used definition of return times, the large-deviation rate function is proved to be nonconvex, except in marginal cases. The results apply in particular to irreducible Markov chains, equilibrium measures for Bowen-regular potentials, g-measures, invariant Gibbs states for absolutely summable interactions in statistical mechanics, and also to probability measures which may be far from Gibbsian, including some hidden Markov models and repeated quantum measurement processes.
评论: 小的更正、添加和澄清。更新的参考文献
主题: 概率 (math.PR) ; 数学物理 (math-ph); 动力系统 (math.DS)
MSC 类: 37B20, 60F10 (Primary), 37A35, 37D35, 94A17 (Secondary)
引用方式: arXiv:2306.05277 [math.PR]
  (或者 arXiv:2306.05277v2 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.05277
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Communications in Mathematical Physics 405:article 135 (2024)
相关 DOI: https://doi.org/10.1007/s00220-024-04995-8
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Noé Cuneo [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2023 年 6 月 8 日 15:25:26 UTC (541 KB)
[v2] 星期二, 2024 年 5 月 21 日 16:07:34 UTC (543 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
查看许可
当前浏览上下文:
math.PR
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2023-06
切换浏览方式为:
math
math-ph
math.DS
math.MP

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