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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 OpenAlexaff
Haijun Li, Yiqiang Q. Zhao

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.

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)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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

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

Citations20
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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