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算法概率分析中的收敛速度

作者 拉尔夫·奈宁格 贾斯敏·斯特劳布



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LIPIcs公司。AofA.2020.22.pdf
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  • 13页

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作者详细信息

拉尔夫·奈宁格
  • 德国法兰克福市歌德大学数学研究所,邮编:60054
贾斯敏·斯特劳布
  • 德国法兰克福市歌德大学数学研究所,邮编:60054

引用为获取BibTex

Ralph Neininger和Jasmin Straub。算法概率分析中的收敛速度。第31届算法分析概率、组合和渐近方法国际会议(AofA 2020)。莱布尼茨国际信息学论文集(LIPIcs),第159卷,第22:1-22:13页,达格斯图尔-莱布尼兹-泽特鲁姆信息学研究所(2020)
https://doi.org/10.4230/LIPIcs.AofA.2020.22

摘要

在这个扩展抽象中,开发了一个通用框架来限制随机变量序列的收敛速度,因为它们主要出现在随机树分析和分治算法中。收敛速度在Zolotarev距离内是有界的。讨论了算法和数据结构分析中的具体示例以及其他领域的一些示例。它们导致多项式和对数阶的收敛速度。我们的结果表明,当极限分布为高斯分布时,如何获得收敛速度的一个明显更好的界。

主题分类

ACM科目分类
  • 计算理论→排序和搜索
  • 计算理论→分而治之
关键词
  • 弱收敛
  • 算法的概率分析
  • 随机树
  • 概率度量

韵律学

工具书类

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  3. 陈华慧(Hua-Huai Chern)、迈克尔·富克斯(Michael Fuchs)和黄显奎(Xien-Kuei Hwang)。随机点四叉树中的相位变化。ACM事务处理。算法,3(2):2007年第12、51条。网址:https://doi.org/10.1145/11402233.1240235
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