🤩 8 октября состоится семинар Добрушинской Лаборатории ИППИ РАН
Семинар пройдет в онлайн - формате!
Подключиться к конференции Zoom можно по ссылке
❕️Идентификатор конференции: 315 889 2037
(При переходе по указанной ссылке вводить код доступа вручную не требуется: он встроен в ссылку Zoom)
Докладчик: Аиша Нуриева
Тема доклада: «Об условиях центральной предельной теоремы Добрушина для неоднородных цепей Маркова и контрпримере для цепей с конечной памятью»
On Conditions for Dobrushin’s Central Limit Theorem for Non-Homogeneous Markov Chains and a Counterexample for Chains with Finite Memory
Аннотация: классическое условие Добрушина формулируется с использованием минимального одношагового коэффициента эргодичности. Однако отдельный переход может иметь малый или даже нулевой коэффициент, несмотря на достаточно быстрое ослабление зависимости на более длинных временных интервалах. В связи с этим получен двухшаговый критерий ЦПТ, в котором две степени одношагового коэффициента заменяются соответствующими степенями двухшагового коэффициента Маркова–Добрушина.
Установлены также достаточные условия для моделей, в которых перемешивание контролируется только на выделенном множестве регулярных переходов или на множестве соседних регулярных пар. Построены матричные примеры, демонстрирующие различия между областями применимости классического, двухшагового и локализованных критериев.
Отдельное внимание уделяется неоднородным цепям Маркова с конечной памятью. Для каждого порядка памяти μ≥3 строится контрпример, показывающий, что при стандартной интерпретации цепи порядка μ условие, сформулированное А. Н. Ширяевым, не гарантирует нормальную сходимость.
Несмотря на выполнение условия α_n n^{1/(μ+2)} → ∞,
нормированные суммы в построенной модели сходятся к стандартизированному распределению Лапласа. Причина такого поведения состоит в том, что информация о начальном состоянии сохраняется в течение времени порядка α_n^{-μ}.
Для соответствующей цепи историй получена оценка коэффициента Добрушина перехода за блок из μ шагов и установлена центральная предельная теорема при условии Var(S_n) α_n^{2μ} → ∞.
При использовании нижней оценки дисперсии суммы из этого результата следует достаточное условие
n α_n^{3μ} → ∞.
📌Страница семинара на Math-Net.Ru:
https://www.mathnet.ru/rus/conf2743
Дата: 8 октября
Место: онлайн-формат
Время: 17.00 по мск вр.
Семинар пройдет в онлайн - формате!
Подключиться к конференции Zoom можно по ссылке
❕️Идентификатор конференции: 315 889 2037
(При переходе по указанной ссылке вводить код доступа вручную не требуется: он встроен в ссылку Zoom)
Докладчик: Аиша Нуриева
Тема доклада: «Об условиях центральной предельной теоремы Добрушина для неоднородных цепей Маркова и контрпримере для цепей с конечной памятью»
On Conditions for Dobrushin’s Central Limit Theorem for Non-Homogeneous Markov Chains and a Counterexample for Chains with Finite Memory
Аннотация: классическое условие Добрушина формулируется с использованием минимального одношагового коэффициента эргодичности. Однако отдельный переход может иметь малый или даже нулевой коэффициент, несмотря на достаточно быстрое ослабление зависимости на более длинных временных интервалах. В связи с этим получен двухшаговый критерий ЦПТ, в котором две степени одношагового коэффициента заменяются соответствующими степенями двухшагового коэффициента Маркова–Добрушина.
Установлены также достаточные условия для моделей, в которых перемешивание контролируется только на выделенном множестве регулярных переходов или на множестве соседних регулярных пар. Построены матричные примеры, демонстрирующие различия между областями применимости классического, двухшагового и локализованных критериев.
Отдельное внимание уделяется неоднородным цепям Маркова с конечной памятью. Для каждого порядка памяти μ≥3 строится контрпример, показывающий, что при стандартной интерпретации цепи порядка μ условие, сформулированное А. Н. Ширяевым, не гарантирует нормальную сходимость.
Несмотря на выполнение условия α_n n^{1/(μ+2)} → ∞,
нормированные суммы в построенной модели сходятся к стандартизированному распределению Лапласа. Причина такого поведения состоит в том, что информация о начальном состоянии сохраняется в течение времени порядка α_n^{-μ}.
Для соответствующей цепи историй получена оценка коэффициента Добрушина перехода за блок из μ шагов и установлена центральная предельная теорема при условии Var(S_n) α_n^{2μ} → ∞.
При использовании нижней оценки дисперсии суммы из этого результата следует достаточное условие
n α_n^{3μ} → ∞.
📌Страница семинара на Math-Net.Ru:
https://www.mathnet.ru/rus/conf2743
Дата: 8 октября
Место: онлайн-формат
Время: 17.00 по мск вр.