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指数变化。 (英语) Zbl 1345.14048号

作者定义并发展了指数簇理论,正如他们在摘要中所述,指数簇是“表现出与复曲面簇及其矩映射相似的强凸性和正性的实代数簇。”,人们可以“几乎”将投影复曲面变种实现为指数变种(例2.4和例4.3,另见备注3)。许多变种(特别是在代数统计中重要的变种)都属于指数变种家族。这包括作者所称的指数变化范式,即满足线性约束的对称矩阵的逆的变化,这在第7节中对Hankel矩阵进行了详细讨论。
在第4节中,指数变化被定义为双曲多项式梯度映射下线性子空间图像的闭包。更准确地说,给定一个线性空间(mathcal{L}\subset\mathbb{C}\mathbb2{P}^{d-1})和一个齐次多项式(f\in\mathbb{R}[theta_1,\ldots,\theta_d]\),梯度映射(f=-\nabla\log(f):\mathbb-{C}\mathbb/{P}^{d-1}\dashrightarrow\mathbp{C}\ mathbb}P}^ d-1}\),人们总是可以考虑品种\(\mathcal{L}^{f}\子集\mathbb{C}\mathbb{P}^{d-1})是\(F\)下\(\mathcal{L}\)的图像的闭包。如果多项式被假定为双曲线的,则\(\mathcal{L}^{nabla-f}\)是指数变化。指数变化的正性质(从这个定义中根本看不出来)来自于\(f)的双曲性。
(p)次的齐次多项式(f\in\mathbb{R}[\theta_1,\ldots,\theta_d]\)是双曲线,如果存在一个点(\tau\in\mathbb{R}^d\),从而使(f(\tau)neq0)满足每一条通过\(\tau\)的线都与\(p\)点中的实超曲面(f=0\}\)相交(计数重数)。包含(tau)的\(mathbb{R}^d\setminus\{f=0\}\)的分量是一个凸锥\(C\),称为双曲圆锥第页,共页。从最优化理论可知,梯度函数\(F(θ)=-\logf(θ)\)提供了双曲锥\(C\)与其对偶锥\(K=C^{\vee}\)内部之间的双射[J.雷内加,MPS/SIAM优化系列3。宾夕法尼亚州费城:SIAM,工业和应用数学学会。宾夕法尼亚州费城:MPS,数学编程学会,vi,116 p.(2001;Zbl 0986.90075号)].
论文组织如下。在第2节中,指数族介绍了。这些是特殊的参数统计模型,在规范参数和的\(K\)足够的统计数据[L.D.布朗,《统计指数族的基本原理及其在统计决策理论中的应用》。加利福尼亚州海沃德:数理统计研究所(1986;Zbl 0685.6202号)]. 第3节专门描述双曲指数族与双曲多项式(f)相关。这些是指数族,其规范参数空间与(f)的双曲锥(C)重合。
在第4节中,定义了指数变化。捕获指数变量的强凸性和正性的一个关键结果在我们现在描述的定理4.4中找到。假设\(mathcal{L}\subset\mathbb{R}^d)是线性子空间,\(f\in\mathbb{R}[x_1,\ldots,x_d]\)是双曲多项式,具有双曲锥\(C\)和梯度映射\(f=-\nabla\log(f)\)。设\(\mathcal{L}^F\)是相关的指数簇。这个阳性部分的是半代数集(mathcal{L}^F\)。
线性子空间(mathcal{L}\subset\mathbb{R}^d\)的包含的对偶项是核(mathca{L}^\)的投影(\pi_{mathcal}L}}:\mathbb{R}^d\rightarrow(\mathbb2{R}*^d/\mathcal\L}^{\perp})。设置\(C\cap\mathcal{L}=C_\mathcal{L}\)和\(K_\mathcal{L{=L(K)\)。定理4.4表示在映射序列中\[C_\mathcal{L}\子集C\rightarrow{F}K\rightarrow{L}K_{mathcal},\]\(C_\mathcal{L}\)通过\(F\)被双向映射到\(\mathcal{L}^F{\succ0}\子集K\),而\(\mathcal{L}^F_{\suck0}\)则通过投影\(\pi_{\mathcali{L}}\)被单向映射到\。投影\(\pi_{\mathcal{L}}:\mathcal{L}^F{\suck0}\rightarrow K{\matchcal{L}{)是复曲面变体的矩映射的模拟。
第五节研究了投影度(pi_mathcal{L})。第六节研究了对称多项式定义的指数簇,第七节研究了满足线性约束的Hankel矩阵的逆。

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14M99型 特殊品种
52A20型 维的凸集(包括凸超曲面)
62E99型 统计分布理论
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
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