On <scp>Heavy‐Tail</scp> Phenomena in Some <scp>Large‐Deviations</scp> Problems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We revisit the proof of the large‐deviations principle of Wiener chaoses partially given by Borell and then by Ledoux in its full form. We show that some heavy‐tail phenomena observed in large deviations can be explained by the same mechanism as for the Wiener chaoses, meaning that the deviations are created, in a sense, by translations. More precisely, we prove a general large‐deviations principle for a certain class of functionals , where is some metric space, under the n‐fold probability measure , where α ∈ (0, 2], for which the large deviations are due to translations. We retrieve, as an application, the large‐deviations principles known for the Wigner matrices without Gaussian tails, in works by Bordenave and Caputo on one hand, and the author on the other hand, of the empirical spectral measure, the largest eigenvalue, and traces of polynomials. We also apply our large‐deviations result to the last‐passage time, which yields a large‐deviations principle when the weights follow the law , with α ∈ (0, 1). © 2020 Wiley Periodicals LLC
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».