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使用平方逆Rosenblatt传输的张量应变的深度组成。 (英语) Zbl 1505.65191号

摘要:表征难处理的高维随机变量是随机计算的基本挑战之一。最近交通地图的激增为通过将难以处理的随机变量与易于处理的参考随机变量相结合来应对这一挑战提供了数学基础和新见解。本文推广了最近由S.多尔戈夫等【统计计算30,第3号,603–625(2020年;Zbl 1436.62192号)]对于一类广泛的高维非负函数,如非正规化概率密度函数。首先,我们扩展了逆Rosenblatt变换,使其能够传输到统一度量以外的一般参考度量。我们开发了一个有效的程序来从平方张量-应变分解计算这种输运,它保持了单调性。更重要的是,我们将所提出的保序函数张量-应变传输集成到受深层神经网络分层结构启发的嵌套变量转换框架中。由此产生的深逆Rosenblatt输运极大地扩展了张量近似和输运映射到具有复杂非线性相互作用和集中密度函数的随机变量的能力。我们证明了该方法在统计学习和不确定性量化的一系列应用中的有效性,包括动力学系统的参数估计和受偏微分方程约束的反问题。

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65层99 数值线性代数
15A69号 多线性代数,张量演算
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
65日第15天 函数逼近算法
65天32分 数值求积和体积公式
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