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Enregistrement W2100348665 · doi:10.1080/15326340008807589

Stochastic block–monotonicity in the approximation of the stationary distribution of infinite markov chains

2000· article· en· W2100348665 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCommunications in Statistics Stochastic Models · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGraph theory and applications
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésMarkov chainExamples of Markov chainsStochastic matrixMathematicsMonotonic functionMarkov kernelMarkov propertyMarkov processBlock (permutation group theory)Continuous-time Markov chainMarkov renewal processStationary distributionMarkov modelMarkov chain mixing timeBalance equationVariable-order Markov modelType (biology)State spaceCombinatoricsStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Markov chains with block-structured transition matrices find many applications in various areas. Such Markov chains are characterized by having a state space which is partitioned into levels, each level consisting of a number of stages. Examples include Markov chains of GI/M/1 type and M/G/l type, and, more generally, Markov chains of Toeplitz type. The level-dependent quasi-birth-and-death (LDQBD) process provides an additional example; the transition matrix does not have repeating blocks in this case. In the analysis of such Markov chains, a number of properties and/or measures which relate to transitions among levels play a dominant role, while transitions between stages within the same level are less important In this paper, we introduce the concept of block-monotonicity and apply this notion to the analysis of Markov chains possessing block structure. In particular, the problem of approximating the stationary probability vectors is successfully treated

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,264 · 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