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Autor Madiman, Mokshay |
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TÃtulo : Convexity and Concentration Tipo de documento: documento electrónico Autores: Carlen, Eric, ; Madiman, Mokshay, ; Werner, Elisabeth M., Mención de edición: 1 ed. Editorial: New York, N.Y. [USA] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: X, 626 p. 6 ilustraciones, 5 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-1-4939-7005-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: geometrÃa convexa GeometrÃa discreta Probabilidades GeometrÃa convexa y discreta TeorÃa de probabilidad Clasificación: 516 Geometría Resumen: Este volumen presenta algunos de los temas de investigación discutidos en el Programa Temático Anual 2014-2015 Estructuras Discretas: Análisis y Aplicaciones en el Instituto de Matemáticas y sus Aplicaciones durante la primavera de 2015, donde el análisis geométrico, la geometrÃa convexa y los fenómenos de concentración fueron el foco. Los principales expertos han escrito encuestas sobre problemas de investigación, lo que hace que los resultados de última generación estén más convenientemente disponibles y estén ampliamente disponibles. El volumen está organizado en dos partes. La Parte I contiene aquellas contribuciones que se centran principalmente en problemas motivados por la teorÃa de la probabilidad, mientras que la Parte II contiene aquellas contribuciones que se centran principalmente en problemas motivados por la geometrÃa convexa y el análisis geométrico. Este libro será de utilidad para quienes investigan directamente la geometrÃa convexa, el análisis geométrico y la probabilidad o aplican dichos métodos en otros campos. Nota de contenido: Part I: Probability and Concentration -- Interpolation of Probability Measures on Graphs -- Entropy and Thinning of Discrete Random Variables -- Structured Random Matrices -- Rates of Convergence for Empirical Spectral Measures: A Soft Approach -- Concentration of MEasure without Independence: A Unified Approach via the Martingale Method -- Strong Data-Processing Inequalities for Channels and Bayesian Networks -- An Application of a Functional Inequality to Quasi Invariance in Infinite Dimensions -- Borell's Formula on a Riemannian Manifold and Applications -- Fourth Moments and Products: Unified Estimates -- Asymptotic Expansions for Products of Characteristic Functions Under Moment Assumptions of non-Integer Orders -- Part II: Convexity and Concentration for Sets and Functions -- Non-Standard Constructions in Convex Geometry: Geometric Means of Convex Bodies -- Randomized Isoperimetric Inequalities -- Forward and Reverse Entropy Power Inequalities in Convex Geometry -- Log-Concave Functions -- On Some Problems Concerning Log-Concave Random Vectors -- Stability Results for Some Geometric Inequalities and their Functional Versions -- Measures of Sections of Convex Bodies -- On Isoperimetric Functions of Probability Measures Having Log-Concave Densities with Respect to the Standard Normal Law -- Counting Integer Points in Higher-Dimensional Polytopes -- The Chain Rule Operator Equation for Polynomials and Entire Functions. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume presents some of the research topics discussed at the 2014-2015 Annual Thematic Program Discrete Structures: Analysis and Applications at the Institute of Mathematics and its Applications during the Spring 2015 where geometric analysis, convex geometry and concentration phenomena were the focus. Leading experts have written surveys of research problems, making state of the art results more conveniently and widely available. The volume is organized into two parts. Part I contains those contributions that focus primarily on problems motivated by probability theory, while Part II contains those contributions that focus primarily on problems motivated by convex geometry and geometric analysis. This book will be of use to those who research convex geometry, geometric analysis and probability directly or apply such methods in other fields. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Convexity and Concentration [documento electrónico] / Carlen, Eric, ; Madiman, Mokshay, ; Werner, Elisabeth M., . - 1 ed. . - New York, N.Y. [USA] : Springer, 2017 . - X, 626 p. 6 ilustraciones, 5 ilustraciones en color.
ISBN : 978-1-4939-7005-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: geometrÃa convexa GeometrÃa discreta Probabilidades GeometrÃa convexa y discreta TeorÃa de probabilidad Clasificación: 516 Geometría Resumen: Este volumen presenta algunos de los temas de investigación discutidos en el Programa Temático Anual 2014-2015 Estructuras Discretas: Análisis y Aplicaciones en el Instituto de Matemáticas y sus Aplicaciones durante la primavera de 2015, donde el análisis geométrico, la geometrÃa convexa y los fenómenos de concentración fueron el foco. Los principales expertos han escrito encuestas sobre problemas de investigación, lo que hace que los resultados de última generación estén más convenientemente disponibles y estén ampliamente disponibles. El volumen está organizado en dos partes. La Parte I contiene aquellas contribuciones que se centran principalmente en problemas motivados por la teorÃa de la probabilidad, mientras que la Parte II contiene aquellas contribuciones que se centran principalmente en problemas motivados por la geometrÃa convexa y el análisis geométrico. Este libro será de utilidad para quienes investigan directamente la geometrÃa convexa, el análisis geométrico y la probabilidad o aplican dichos métodos en otros campos. Nota de contenido: Part I: Probability and Concentration -- Interpolation of Probability Measures on Graphs -- Entropy and Thinning of Discrete Random Variables -- Structured Random Matrices -- Rates of Convergence for Empirical Spectral Measures: A Soft Approach -- Concentration of MEasure without Independence: A Unified Approach via the Martingale Method -- Strong Data-Processing Inequalities for Channels and Bayesian Networks -- An Application of a Functional Inequality to Quasi Invariance in Infinite Dimensions -- Borell's Formula on a Riemannian Manifold and Applications -- Fourth Moments and Products: Unified Estimates -- Asymptotic Expansions for Products of Characteristic Functions Under Moment Assumptions of non-Integer Orders -- Part II: Convexity and Concentration for Sets and Functions -- Non-Standard Constructions in Convex Geometry: Geometric Means of Convex Bodies -- Randomized Isoperimetric Inequalities -- Forward and Reverse Entropy Power Inequalities in Convex Geometry -- Log-Concave Functions -- On Some Problems Concerning Log-Concave Random Vectors -- Stability Results for Some Geometric Inequalities and their Functional Versions -- Measures of Sections of Convex Bodies -- On Isoperimetric Functions of Probability Measures Having Log-Concave Densities with Respect to the Standard Normal Law -- Counting Integer Points in Higher-Dimensional Polytopes -- The Chain Rule Operator Equation for Polynomials and Entire Functions. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume presents some of the research topics discussed at the 2014-2015 Annual Thematic Program Discrete Structures: Analysis and Applications at the Institute of Mathematics and its Applications during the Spring 2015 where geometric analysis, convex geometry and concentration phenomena were the focus. Leading experts have written surveys of research problems, making state of the art results more conveniently and widely available. The volume is organized into two parts. Part I contains those contributions that focus primarily on problems motivated by probability theory, while Part II contains those contributions that focus primarily on problems motivated by convex geometry and geometric analysis. This book will be of use to those who research convex geometry, geometric analysis and probability directly or apply such methods in other fields. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] High Dimensional Probability VIII / Gozlan, Nathael ; LataÅ‚a, RafaÅ‚ ; Lounici, Karim ; Madiman, Mokshay
TÃtulo : High Dimensional Probability VIII : The Oaxaca Volume Tipo de documento: documento electrónico Autores: Gozlan, Nathael, ; LataÅ‚a, RafaÅ‚, ; Lounici, Karim, ; Madiman, Mokshay, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: X, 458 p. 6 ilustraciones, 5 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-26391-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Probabilidades TeorÃa de las probabilidades Clasificación: 519.2 Resumen: Este volumen recopila artÃculos seleccionados de la 8ª reunión de Probabilidad de Alta Dimensión celebrada en Casa Matemática Oaxaca (CMO), México. La Probabilidad de Alta Dimensión (HDP) es un área de las matemáticas que incluye el estudio de distribuciones de probabilidad y teoremas lÃmite en espacios de dimensión infinita como los espacios de Hilbert y los espacios de Banach. La caracterÃstica más notable de esta área es que ha dado lugar a la creación de nuevas y poderosas herramientas y perspectivas, cuyo rango de aplicación ha llevado a interacciones con otros subcampos de las matemáticas, la estadÃstica y la informática. Estos incluyen matrices aleatorias, estadÃsticas no paramétricas, procesos empÃricos, teorÃa del aprendizaje estadÃstico, fenómenos de concentración de medida, aproximaciones fuertes y débiles, estimación funcional, optimización combinatoria, grafos aleatorios, teorÃa de la información y geometrÃa convexa. Las contribuciones en este volumen muestran que la teorÃa HDP continúa prosperando y desarrollando nuevas herramientas, métodos, técnicas y perspectivas para analizar fenómenos aleatorios. Nota de contenido: Jørgen Hoffmann-Jørgensen (1942–2017) -- Moment estimation implied by the Bobkov-Ledoux inequality -- Polar Isoperimetry. I: The case of the Plane -- Iterated Jackknives and Two-Sided Variance Inequalities -- A Probabilistic Characterization of Negative Definite Functions -- Higher Order Concentration in presence of Poincaré-type inequalities -- Rearrangement and Prékopa–Leindler Type Inequalities -- Generalized Semimodularity: Order Statistics -- Geometry of np -Balls: Classical Results and Recent Developments -- Remarks on Superconcentration and Gamma calculus. Application to Spin Glasses -- Asymptotic behavior of Rényi entropy in theCentral Limit Theorem -- Uniform-in-Bandwidth Functional Limit Laws for Multivariate Empirical Processes -- Universality of Limiting Spectral Distribution Under Projective Criteria -- Exchangeable Pairs on Wiener Chaos -- Permanental Processes with Kernels That Are Not Equivalent to a Symmetric Matrix -- Pointwise Properties of Martingales with Values in Banach Function Spaces -- Concentration Inequalities for Randomly Permuted Sums -- Uncertainty Quantification for Matrix Compressed Sensing and Quantum Tomography Problems -- Uniform in Bandwidth Estimation of the Gradient Lines of a Density. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume collects selected papers from the 8th High Dimensional Probability meeting held at Casa Matemática Oaxaca (CMO), Mexico. High Dimensional Probability (HDP) is an area of mathematics that includes the study of probability distributions and limit theorems in infinite-dimensional spaces such as Hilbert spaces and Banach spaces. The most remarkable feature of this area is that it has resulted in the creation of powerful new tools and perspectives, whose range of application has led to interactions with other subfields of mathematics, statistics, and computer science. These include random matrices, nonparametric statistics, empirical processes, statistical learning theory, concentration of measure phenomena, strong and weak approximations, functional estimation, combinatorial optimization, random graphs, information theory and convex geometry. The contributions in this volume show that HDP theory continues to thrive and develop new tools, methods, techniques and perspectives to analyze random phenomena. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] High Dimensional Probability VIII : The Oaxaca Volume [documento electrónico] / Gozlan, Nathael, ; LataÅ‚a, RafaÅ‚, ; Lounici, Karim, ; Madiman, Mokshay, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - X, 458 p. 6 ilustraciones, 5 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-26391-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Probabilidades TeorÃa de las probabilidades Clasificación: 519.2 Resumen: Este volumen recopila artÃculos seleccionados de la 8ª reunión de Probabilidad de Alta Dimensión celebrada en Casa Matemática Oaxaca (CMO), México. La Probabilidad de Alta Dimensión (HDP) es un área de las matemáticas que incluye el estudio de distribuciones de probabilidad y teoremas lÃmite en espacios de dimensión infinita como los espacios de Hilbert y los espacios de Banach. La caracterÃstica más notable de esta área es que ha dado lugar a la creación de nuevas y poderosas herramientas y perspectivas, cuyo rango de aplicación ha llevado a interacciones con otros subcampos de las matemáticas, la estadÃstica y la informática. Estos incluyen matrices aleatorias, estadÃsticas no paramétricas, procesos empÃricos, teorÃa del aprendizaje estadÃstico, fenómenos de concentración de medida, aproximaciones fuertes y débiles, estimación funcional, optimización combinatoria, grafos aleatorios, teorÃa de la información y geometrÃa convexa. Las contribuciones en este volumen muestran que la teorÃa HDP continúa prosperando y desarrollando nuevas herramientas, métodos, técnicas y perspectivas para analizar fenómenos aleatorios. Nota de contenido: Jørgen Hoffmann-Jørgensen (1942–2017) -- Moment estimation implied by the Bobkov-Ledoux inequality -- Polar Isoperimetry. I: The case of the Plane -- Iterated Jackknives and Two-Sided Variance Inequalities -- A Probabilistic Characterization of Negative Definite Functions -- Higher Order Concentration in presence of Poincaré-type inequalities -- Rearrangement and Prékopa–Leindler Type Inequalities -- Generalized Semimodularity: Order Statistics -- Geometry of np -Balls: Classical Results and Recent Developments -- Remarks on Superconcentration and Gamma calculus. Application to Spin Glasses -- Asymptotic behavior of Rényi entropy in theCentral Limit Theorem -- Uniform-in-Bandwidth Functional Limit Laws for Multivariate Empirical Processes -- Universality of Limiting Spectral Distribution Under Projective Criteria -- Exchangeable Pairs on Wiener Chaos -- Permanental Processes with Kernels That Are Not Equivalent to a Symmetric Matrix -- Pointwise Properties of Martingales with Values in Banach Function Spaces -- Concentration Inequalities for Randomly Permuted Sums -- Uncertainty Quantification for Matrix Compressed Sensing and Quantum Tomography Problems -- Uniform in Bandwidth Estimation of the Gradient Lines of a Density. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume collects selected papers from the 8th High Dimensional Probability meeting held at Casa Matemática Oaxaca (CMO), Mexico. High Dimensional Probability (HDP) is an area of mathematics that includes the study of probability distributions and limit theorems in infinite-dimensional spaces such as Hilbert spaces and Banach spaces. The most remarkable feature of this area is that it has resulted in the creation of powerful new tools and perspectives, whose range of application has led to interactions with other subfields of mathematics, statistics, and computer science. These include random matrices, nonparametric statistics, empirical processes, statistical learning theory, concentration of measure phenomena, strong and weak approximations, functional estimation, combinatorial optimization, random graphs, information theory and convex geometry. The contributions in this volume show that HDP theory continues to thrive and develop new tools, methods, techniques and perspectives to analyze random phenomena. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
