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Enregistrement W4388293253 · doi:10.1214/22-aihp1344

Limit distributions of branching Markov chains

2023· article· fr· W4388293253 sur OpenAlexafffund
Vadim A. Kaimanovich, Wolfgang Woess

Notice bibliographique

RevueAnnales de l Institut Henri Poincaré Probabilités et Statistiques · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMathematics
ThématiqueStochastic processes and statistical mechanics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of WarwickAustrian Science FundUniversity of Ottawa
Mots-clésMathematicsHumanitiesMarkov chainCombinatoricsMartingale (probability theory)StatisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous étudions les chaînes de Markov branchantes sur un espace d’états (espace de types) dénombrable X en mettant l’accent sur les aspects qualitatifs du comportement limite de l’évolution des distributions empiriques de la population. Aucune condition n’est imposée sur les distributions multitypes des descendants des points de X autre que d’avoir la même moyenne et de satisfaire à une condition de moment de type LlogL. Nous montrons que la martingale de population résultante est uniformément intégrable. Ensuite, nous établissons le lien entre la convergence des moyennes empiriques de la chaîne branchante et les espaces stationnaires de la chaîne de Markov ordinaire associée sur X (supposée irréductible et transiente). Notre résultat principal est la convergence presque sûre des distributions empiriques vers une mesure de probabilité aléatoire sur le bord d’une compactification appropriée de X. Les considérations finales portent sur l’interaction générale entre les bords mesurables de la chaîne branchante et de la chaîne ordinaire associée.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,300 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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