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Enregistrement W4380136698 · doi:10.48550/arxiv.2306.05277

Large deviations of return times and related entropy estimators on shift spaces

2023· preprint· en· W4380136698 sur OpenAlexfundno aff
Noé Cuneo, Renaud Raquépas

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMarkov Chains and Monte Carlo Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésErgodicityMathematicsEstimatorLarge deviations theoryMarkov chainRate functionStatistical physicsEntropy rateEntropy (arrow of time)Invariant (physics)Applied mathematicsBinary entropy functionPrinciple of maximum entropyStatisticsMathematical physicsQuantum mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We prove the large deviation principle for several entropy and cross entropy estimators based on return times and waiting times on shift spaces over finite alphabets. We consider shift-invariant probability measures satisfying some decoupling conditions which imply no form of mixing nor ergodicity. We establish precise relations between the rate functions of the different estimators, and between these rate functions and the corresponding pressures, one of which is the Rényi entropy function. For the most commonly used definition of return times, the large-deviation rate function is proved to be nonconvex, except in marginal cases. The results apply in particular to irreducible Markov chains, equilibrium measures for Bowen-regular potentials, g-measures, invariant Gibbs states for absolutely summable interactions in statistical mechanics, and also to probability measures which may be far from Gibbsian, including some hidden Markov models and repeated quantum measurement processes.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,146 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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