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渐趋集中概率测度的 Wasserstein 收敛速率

概率论 2023-12-11 v2

摘要

对于  ⁣:Rd[0,)\ell\colon \mathbb{R}^d \to [0,\infty),我们考虑概率测度序列 (μn)nN\left(\mu_n\right)_{n \in \mathbb{N}},其中 μn\mu_n 由正比于 exp(n)\exp(-n\ell) 的密度确定。只要 \ell 的全局极小点构成紧流形的有限并,我们允许其有无限多个。在此情形下,我们给出了 (μn)nN\left(\mu_n\right)_{n \in \mathbb{N}} 到其极限测度的 pp-Wasserstein 收敛的估计。在施加正则性条件后,我们得到 n1/(2p)n^{-1/(2p)} 的收敛速度;进一步加入一项技术性假设,可将其改进为对所有阶数 pNp\in\mathbb{N} 的 Wasserstein 距离均成立的、与 pp 无关的 1/21/2 速率。

关键词

引用

@article{arxiv.2207.08551,
  title  = {Wasserstein convergence rates of increasingly concentrating probability measures},
  author = {Mareike Hasenpflug and Daniel Rudolf and Björn Sprungk},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08551},
  year   = {2023}
}

备注

29 pages, 3 Figures, accepted for publication in Ann. Appl. Probab