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Probabilistic divide-and-conquer -- A new method for exact simulation -- and lower bound expansions for random Bernoulli matrices via novel integer partitions.

机译:概率分治法-一种精确模拟的新方法-以及通过新颖的整数分区对随机伯努利矩阵进行下界展开的方法。

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摘要

This thesis is divided into two areas of combinatorial probability: probabilistic divide-and-conquer, and random Bernoulli matrices via novel integer partitions.;Probabilistic divide-and-conquer is a new method of exact sampling that simulates from a set of objects by dividing each object into two disjoint parts, and pieces them together.;The study of random Bernoulli matrices is driven by the asymptotics of the probability that a random matrix whose entries are independent, identically distributed Bernoulli random variables with parameter 1/2 is singular. Our approach is an inclusion-exclusion expansion for this probability, defining a necessary and sufficient class of integer partitions as an index set to characterize all of the singularities.
机译:本文将组合概率分为两个区域:概率除数和概率,以及通过新型整数分区的随机伯努利矩阵。概率除数和概率是一种精确采样的新方法,该方法通过对一组对象进行除法来模拟每个对象分成两个不相交的部分,并将它们组合在一起。随机伯努利矩阵的研究是由渐近性驱动的,该随机矩阵的项是独立的,参数为1/2的均匀分布的伯努利随机变量是奇异的。我们的方法是对此可能性进行包含-排除扩展,定义一个必要和充分的整数分区类,作为表征所有奇点的索引集。

著录项

  • 作者

    DeSalvo, Stephen Anthony.;

  • 作者单位

    University of Southern California.;

  • 授予单位 University of Southern California.;
  • 学科 Mathematics.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2012
  • 页码 106 p.
  • 总页数 106
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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