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稀疏签名系数通过核方法的恢复

数值分析 2024-12-18 v2 数值分析 机器学习

摘要

粗糙路径论的核心是路径签名变换,这是一系列由该路径的迭代积分给出的张量。签名变换能够有效捕获顺序信息,既得益于其丰富的分析和代数性质,也得益于其在作为路径空间函数逼近基时的数普适性。虽然签名的截断版本可以通过陈恒等式高效计算,但对于在签名高阶中计算稀疏迭代积分的方法却鲜有高效方案。我们通过利用签名核——即两个签名内积——来解决这一问题,这些核方法可通过偏微分方程(PDE)高效计算。通过在签名空间中构建滤波器来获取核方法,即可有效隔离特定的签名系数,特别是任意深度处的单个系数。我们展示了该滤波器可表示为合适的签名变换的线性组合,并通过实证研究证明了该方法的有效性。最后,我们给出一种基于稀疏签名系数集合构建N步Euler方案用于稀疏CDE的示例应用。

关键词

引用

@article{arxiv.2412.08579,
  title  = {Sparse Signature Coefficient Recovery via Kernels},
  author = {Daniil Shmelev and Cristopher Salvi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2412.08579},
  year   = {2024}
}