The tube method or the volume-of-tube method approximates the tail probability of the maximum of a smooth Gaussian random field with zero mean and unit variance. This method evaluates the volume of a spherical tube about the index set, and then transforms it to the tail probability. In this study, we generalize the tube method to a case in which the variance is not constant. We provide the volume formula for a spherical tube with a non-constant radius in terms of curvature tensors, and the tail probability formula of the maximum of a Gaussian random field with inhomogeneous variance, as well as its Laplace approximation. In particular, the critical radius of the tube is generalized for evaluation of the asymptotic approximation error. As an example, we discuss the approximation of the largest eigenvalue distribution of the Wishart matrix with a non-identity matrix parameter. The Bonferroni method is the tube method when the index set is a finite set. We provide the formula for the asymptotic approximation error for the Bonferroni method when the variance is not constant.


翻译:管法或体积管法接近一个平滑高斯随机字段的最大尾部概率,无平均值和单位差异。该方法评估指数集的球形管体积,然后将其转换为尾部概率。在本研究中,我们将管法概括到一个差异不常数的情况。我们以曲度强力提供球形管体体积公式,以及高斯随机场最大不相容的尾部概率公式及其拉比近差。特别是,该管的临界半径是用来评价无湿度近似误的。举例来说,我们讨论Wishart 矩阵体中最大的eigen值分布的近似值,并使用非特性矩阵参数。当指数集是定数时,Bonferroni 法是管管子法的定数。我们为Bonferroni 方法在不常值差时提供公式,用于Bonferroni 方法的负值近似误差。

0
下载
关闭预览

相关内容

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【LeetCode 136】 关关的刷题日记32 Single Number
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月18日
Arxiv
3+阅读 · 2014年10月9日
VIP会员
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【LeetCode 136】 关关的刷题日记32 Single Number
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员