This paper develops a quantitative version of de Jong's central limit theorem for homogeneous sums in a high-dimensional setting. More precisely, under appropriate moment assumptions, we establish an upper bound for the Kolmogorov distance between a multi-dimensional vector of homogeneous sums and a Gaussian vector so that the bound depends polynomially on the logarithm of the dimension and is governed by the fourth cumulants and the maximal influences of the components. As a corollary, we obtain high-dimensional versions of fourth moment theorems, universality results and Peccati-Tudor type theorems for homogeneous sums. We also sharpen some existing (quantitative) central limit theorems by applications of our result.


翻译:本文为高维环境中的同质总量开发了德钟中央限制理论的定量版本。 更准确地说, 在适当时刻的假设下, 我们为同质总量和高西亚矢量的多维矢量之间的 Kolmogorov 距离设定了一个上限, 以便该约束线在多维矢量上依赖维度的对数, 并受第四层蓄积量和各个组成部分的最大影响所制约。 作为必然结果, 我们获得了第四刻论、 普遍性结果和Pecati- Tudor 类型等量的高维版本。 我们还通过应用我们的结果来强化一些现有的( Q) 中心限制理论。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
【WWW2021】场矩阵分解机推荐系统
专知会员服务
31+阅读 · 2021年2月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Jointly Improving Summarization and Sentiment Classification
黑龙江大学自然语言处理实验室
3+阅读 · 2018年6月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
算法|随机森林(Random Forest)
全球人工智能
3+阅读 · 2018年1月8日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Jointly Improving Summarization and Sentiment Classification
黑龙江大学自然语言处理实验室
3+阅读 · 2018年6月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
算法|随机森林(Random Forest)
全球人工智能
3+阅读 · 2018年1月8日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
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