We detail an approach to develop Stein's method for bounding integral metrics on probability measures defined on a Riemannian manifold $\mathbf M$. Our approach exploits the relationship between the generator of a diffusion on $\mathbf M$ with target invariant measure and its characterising Stein operator. We consider a pair of such diffusions with different starting points, and through analysis of the distance process between the pair, derive Stein factors, which bound the solution to the Stein equation and its derivatives. The Stein factors contain curvature-dependent terms and reduce to those currently available for $\mathbb R^m$, and moreover imply that the bounds for $\mathbb R^m$ remain valid when $\mathbf M$ is a flat manifold


翻译:我们详细阐述了一种在黎曼流形$\mathbf M$上发展Stein方法以界定概率测度积分度量的途径。该方法利用$\mathbf M$上具有目标不变测度的扩散生成元与其特征性Stein算子之间的关系。我们考虑一对起始点不同的此类扩散过程,通过分析两者间的距离过程,推导出Stein因子,该因子对Stein方程的解及其导数进行界定。这些Stein因子包含依赖于曲率的项,并简化为$\mathbb R^m$中现有的形式,且进一步表明当$\mathbf M$为平坦流形时,$\mathbb R^m$的界仍然成立。

0
下载
关闭预览

相关内容

【MIT Sam Hopkins】如何读论文?How to Read a Paper
专知会员服务
108+阅读 · 2022年3月20日
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
114+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月11日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月9日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月8日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
8+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
1+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
10+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
10+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
16+阅读 · 6月10日
相关VIP内容
【MIT Sam Hopkins】如何读论文?How to Read a Paper
专知会员服务
108+阅读 · 2022年3月20日
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
114+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员