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凯文·莱基;拉尔夫·奈宁格;海宁苏尔兹巴赫

马尔可夫信源基选择复杂性的过程收敛性。 （英语） Zbl 1405.60042号

随机过程应用。 129，第2期，507-538（2019）.
摘要：从有序集的有限子集中选择秩的基本算法是基数选择。该算法要求数据以有序字母表上的符号串形式给出，例如实数的二进制展开式。它的复杂性是通过必须读取的符号数量来衡量的。本文考虑由马尔可夫链一致生成的独立数据模型。
复杂性是作为一个随机过程来研究的，这个随机过程由给定字母表上的无限字符串集索引。导出了复杂度的均值和方差阶数，并在归一化后，导出了以中心高斯过程为极限的极限定理。这意味着要对等级的两个标准模型进行分析：统一选择的等级，也称为总平均数，以及计算机科学中感兴趣的最坏情况等级复杂性。
对于均匀数据和非对称Bernoulli模型（即无记忆信源），当按秩索引时，我们还发现复杂度归一化过程的弱收敛性，而对于更一般的Markov信源，这些过程在标准归一化下并不紧。

引用于1文件

MSC公司：

2017年1月60日 函数极限定理；不变原理
60G15年 高斯过程
68页第10页 搜索和排序
60二氧化碳 组合概率
65年第68季度 算法和问题复杂性分析

关键词：

基数选择;高斯过程;马尔可夫源模型;复杂性;弱收敛;算法的概率分析
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Leckey}等人，《随机过程应用》。129，第2号，507--538（2019；Zbl 1405.60042）
全文： 内政部 arXiv公司

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