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Decomposing complexity mixture processes on metric spaces
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AI
DOI：10.1080/00949655.2025.2565623.png)
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摘要
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随机过程的Small Ball Probability在渐近情况下呈单项式方式变化时，其复杂度与定义该过程所使用的最小随机源数量相关联。本文从理论角度定义并讨论了新的复杂度混合过程概念，并实现了一种基于贝叶斯原理的算法，以从观测轨迹样本出发揭示过程的潜在完整复杂度结构。为评估该方法在不同受控条件下的性能，进行了蒙特卡罗模拟。最后，将该方法应用于识别两个真实数据集的混合复杂度结构。
Keyword:
Functional data
nonparametric methods
small ball probability
complexity mixture
complexity index
期刊
J
IF:
1.2
论文数:
135
被引数:
4.1K
机构
引用论文
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