バナッハ空間値ガウス確率変数の条件付き分布の近似アプローチ

Core Concepts

バナッハ空間値ガウス確率変数の条件付き分布は再びガウス分布であり、その平均と共分散は、マルチンゲールに基づく一般的な近似スキームによって決定される。

Abstract

本論文では、2つのバナッハ空間値の共ガウス確率変数の条件付き分布を調査する。これらの条件付き分布はガウス分布であり、その平均と共分散はマルチンゲールのアイデアに基づく一般的な近似スキームによって決定される。
次に、連続経路を持つガウス過程の経路の部分観測に条件付けられた場合にこの一般的な結果を適用する。
具体的には以下の内容が示される:

有限次元の観測の場合、条件付き分布の平均と共分散は、既知の結果と同様の形式で表される。

無限次元の観測の場合、適切な射影列を用いることで、条件付き分布の平均と共分散の収束が示される。この収束は核ノルムでの収束である。

条件付き期待値と条件付き分布の関係が明らかにされ、条件付き期待値の構成法が与えられる。

連続関数値ガウス過程の部分観測に条件付けられた場合の結果が示される。一般の観測作用素に対する更新公式の収束が示される。

全体として、本論文ではバナッハ空間値ガウス確率変数の条件付き分布の一般的な理解を深めるとともに、その近似手法を明らかにしている。

Stats

ガウス確率変数Xとガウス確率変数Yの共分散行列KX,Yは、
KX,Y = [cov(Xi, Yj)]i,j
と表される。

Quotes

なし

Key Insights Distilled From

Conditioning of Banach Space Valued Gaussian Random Variables

by Ingo Steinwa... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03453.pdf

Deeper Inquiries

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本論文では、Banach空間値のガウス確率変数に対する条件付き分布を近似する手法が提案されています。この手法は、観測された有限次元の部分空間に対して条件付き確率を計算し、その結果を無限次元の空間に拡張することで近似を行います。具体的には、観測された部分空間の射影を用いて条件付き確率を計算し、その結果を無限次元空間に拡張することで、条件付き分布の近似を行います。この手法は、観測された部分空間が無限次元であっても適用可能であり、条件付き確率の近似を効果的に行うことができます。

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本論文の手法は、無限次元の観測に対する他の近似手法とも関連があります。例えば、圧縮センシングなどの手法は、高次元のデータを効率的に圧縮して復元する手法ですが、本論文の手法は無限次元の観測に対する条件付き分布の近似を行う点で類似性があります。両者は、高次元のデータや観測に対する効果的な近似手法として応用されることができます。また、圧縮センシングなどの手法は、信号処理や画像処理などの分野で広く利用されており、本論文の手法と組み合わせることでさらなる応用の可能性が考えられます。