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Enregistrement W1971867000 · doi:10.1142/s0219025707002671

ON GIRSANOV AND GENERALIZED FEYNMAN–KAC TRANSFORMATIONS FOR SYMMETRIC MARKOV PROCESSES

2007· article· en· W1971867000 sur OpenAlexaff
Chuanzhong Chen, Zhi-Ming Ma, Wei Sun

Notice bibliographique

RevueInfinite Dimensional Analysis Quantum Probability and Related Topics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
Thématiqueadvanced mathematical theories
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGirsanov theoremDirichlet formMathematicsFeynman diagramMarkov processPure mathematicsDirichlet distributionZero (linguistics)CombinatoricsDiscrete mathematicsMathematical physicsMathematical analysisStatisticsStochastic differential equation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let X be a Markov process, which is assumed to be associated with a symmetric Dirichlet form [Formula: see text]. For [Formula: see text], the extended Dirichlet space, we have the classical Fukushima's decomposition: [Formula: see text], where [Formula: see text] is a quasi-continuous version of u, [Formula: see text] the martingale part and [Formula: see text] the zero energy part. In this paper, we investigate two important transformations for X, the Girsanov transform induced by [Formula: see text] and the generalized Feynman–Kac transform induced by [Formula: see text]. For the Girsanov transform, we present necessary and sufficient conditions for which to induce a positive supermartingale and hence to determine another Markov process [Formula: see text]. Moreover, we characterize the symmetric Dirichlet form associated with the Girsanov transformed process [Formula: see text]. For the generalized Feynman–Kac transform, we give a necessary and sufficient condition for the generalized Feynman–Kac semigroup to be strongly continuous.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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