The sum of independent, but not necessary identically distributed, exponential random variables follows hypoexponential distribution. We focus on a particular case when all, but one rate parameters of the exponential variables are identical. this is known as exponentially modified Erlang distribution in molecular biology. We prove a characterization of the exponential distribution, which complements previous characterizations via hypoexponential distribution with all rates different from each other.


翻译:独立但不必同分布的指数随机变量之和服从亚指数分布。我们聚焦于一个特殊情况:所有指数变量的速率参数中除一个外均相同,这在分子生物学中被称为指数修正厄兰分布。我们证明了指数分布的一个特征刻画,该结果补充了先前通过所有速率参数互不相同的亚指数分布所得到的特征刻画。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】数论与几何:算术几何导论,501页pdf
专知会员服务
54+阅读 · 2022年12月22日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015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 · 2015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 · 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 · 2012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
1+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月25日
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2021年10月21日
Arxiv
38+阅读 · 2021年8月31日
VIP会员
最新内容
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
0+阅读 · 48分钟前
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
13+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
6+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
5+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
7+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
9+阅读 · 6月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015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 · 2015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 · 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 · 2012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
1+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员