Публикация:McDiarmid 2002 Concentration for Independent Permutations
Материал из MachineLearning.
(Новая: <includeonly>{{Статья|PageName = Публикация:McDiarmid 2002 Concentration for Independent Permutations |автор = McDiarmid, C. |название = Concentration ...) |
(→Доказательство неравенства) |
||
(3 промежуточные версии не показаны) | |||
Строка 11: | Строка 11: | ||
|страницы = 163--178 | |страницы = 163--178 | ||
|url = | |url = | ||
- | |url статьи = http:// | + | |url статьи = http://www.machinelearning.ru/wiki/images/3/32/Mcdiarmid2002concentration.pdf |
|issn = 0963-5483 | |issn = 0963-5483 | ||
|язык = english | |язык = english | ||
Строка 26: | Строка 26: | ||
|страницы = 163-178 | |страницы = 163-178 | ||
|url = | |url = | ||
- | |url статьи = http:// | + | |url статьи = http://www.machinelearning.ru/wiki/images/3/32/Mcdiarmid2002concentration.pdf |
|issn = 0963-5483 | |issn = 0963-5483 | ||
|язык = english | |язык = english | ||
Строка 32: | Строка 32: | ||
== Аннотация == | == Аннотация == | ||
В статье представлено неравенство концентрации меры, затрагивающее семейство независимых случайных перестановок. | В статье представлено неравенство концентрации меры, затрагивающее семейство независимых случайных перестановок. | ||
+ | |||
+ | == Реферат == | ||
+ | === Основной результат === | ||
+ | Вкратце основной результат, представленный в статье, можно сформулировать следующим образом: | ||
+ | |||
+ | пусть | ||
+ | <tex> | ||
+ | Z = h(Y),\; | ||
+ | Y=(X, \pi)\in \Omega \times G,\; | ||
+ | \textstyle{\Omega=\prod_i \Omega_i,\; G = \prod_j \mathrm{Sym}(B_j)}, | ||
+ | </tex> | ||
+ | |||
+ | где <tex>\mathrm{Sym}(B_j)</tex> - симетрическая группа конечного множества <tex>B_j</tex>; | ||
+ | случайная величина <tex>X</tex> и случайная перестановка <tex>\pi</tex> независимы. | ||
+ | |||
+ | Пусть функция <tex>h</tex> удовлетворяет следующим условиям: | ||
+ | * Перестановка любых двух координат случайной величины <tex>X</tex>, а также транспозиция любых двух элементов перестановки <tex>\pi\in G</tex> меняют значение <tex>h(X,\pi)</tex> не более, чем на <tex>2c</tex> и <tex>c</tex> соответственно (для некоторой <tex>c\geq 0</tex>); | ||
+ | * Если <tex>h(X,\pi)=s</tex>, то можно указать не более <tex>rs</tex> координат (<tex>r</tex> — положительная константа), таких что <tex>h(X',\pi')\geq s</tex> для любых пар <tex>(X',\pi')\in \Omega</tex>, значения которых совпадают с <tex>(X,\pi)</tex> по этим координатам. | ||
+ | |||
+ | Тогда для любого неотрицательного <tex>t</tex> выполнено: | ||
+ | ::<tex>P(Z\geq m+t) \leq 2\exp\biggl(-\frac{t^2}{16rc^2(m+t)}\biggr);</tex> | ||
+ | ::<tex>P(Z\leq m-t) \leq 2\exp\biggl(-\frac{t^2}{16rc^2m}\biggr),</tex> | ||
+ | |||
+ | где <tex>m</tex> — медиана случайной величины <tex>Z</tex>. | ||
+ | |||
+ | === Доказательство неравенства === | ||
+ | Доказательство сформулированного выше утверждения во всей красе использует индуктивный метод, разработанный Талаграном ([http://people.math.jussieu.fr/~talagran/ Michel Talagrand]) в ходе его исследования парадокса концентрации меры ([[Концентрация вероятностной меры|concentration of measure]]). | ||
+ | Оно опирается на (уже классической в теории статистического обучения) теореме Талаграна (торема 4.1.1, [1]), связывающей меру подмножества <tex>A \subset \Omega^N</tex> с расстоянием от случайного элемента <tex>x\in\Omega^N</tex> до этого подмножества: | ||
+ | ::<tex>\mathsf{P}(A) \mathsf{E}\bigl(\frac{1}{4}f^2(A,x)\bigr)\leq1,</tex> | ||
+ | |||
+ | где <tex>f(A,x)</tex> — расстояние, введенное Талаграном. | ||
+ | |||
+ | == Литература == | ||
+ | #{{книга | ||
+ | |автор = Michel Talagrand | ||
+ | |заглавие = Concentration Of Measure And Isoperimetric Inequalities In Product Spaces | ||
+ | |издание = | ||
+ | |место = | ||
+ | |издательство = | ||
+ | |год = 1995 | ||
+ | |страниц = | ||
+ | |ссылка = http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.21.1050 | ||
+ | |isbn = | ||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | [[Категория:Электронная библиотека|McDiarmid]] | ||
</noinclude> | </noinclude> |
Текущая версия
McDiarmid, C. Concentration for Independent Permutations // Comb. Probab. Comput.. — Cambridge University Press, 2002. — Vol. 11. — No. 2. — Pp. 163-178.
BibTeX: |
@article{mcdiarmid2002concentration, author = "McDiarmid, C.", title = "Concentration for Independent Permutations", journal = "Comb. Probab. Comput.", publisher = "Cambridge University Press", volume = "11", number = "2", pages = "163-178", url = "http://www.machinelearning.ru/wiki/images/3/32/Mcdiarmid2002concentration.pdf", year = "2002", language = english } |
Содержание |
Аннотация
В статье представлено неравенство концентрации меры, затрагивающее семейство независимых случайных перестановок.
Реферат
Основной результат
Вкратце основной результат, представленный в статье, можно сформулировать следующим образом:
пусть
где - симетрическая группа конечного множества ; случайная величина и случайная перестановка независимы.
Пусть функция удовлетворяет следующим условиям:
- Перестановка любых двух координат случайной величины , а также транспозиция любых двух элементов перестановки меняют значение не более, чем на и соответственно (для некоторой );
- Если , то можно указать не более координат ( — положительная константа), таких что для любых пар , значения которых совпадают с по этим координатам.
Тогда для любого неотрицательного выполнено:
где — медиана случайной величины .
Доказательство неравенства
Доказательство сформулированного выше утверждения во всей красе использует индуктивный метод, разработанный Талаграном (Michel Talagrand) в ходе его исследования парадокса концентрации меры (concentration of measure). Оно опирается на (уже классической в теории статистического обучения) теореме Талаграна (торема 4.1.1, [1]), связывающей меру подмножества с расстоянием от случайного элемента до этого подмножества:
где — расстояние, введенное Талаграном.
Литература
- Michel Talagrand Concentration Of Measure And Isoperimetric Inequalities In Product Spaces. — 1995.