Lectures on Gaussian Processes (eBook)
X, 121 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-642-24939-6 (ISBN)
Preface.- 1.Gaussian Vectors and Distributions.- 2.Examples of Gaussian Vectors, Processes and Distributions.- 3.Gaussian White Noise and Integral Representations.- 4.Measurable Functionals and the Kernel.- 5.Cameron-Martin Theorem.- 6.Isoperimetric Inequality.- 7.Measure Concavity and Other Inequalities.- 8.Large Deviation Principle.- 9.Functional Law of the Iterated Logarithm.- 10.Metric Entropy and Sample Path Properties.- 11.Small Deviations.- 12.Expansions of Gaussian Vectors.- 13.Quantization of Gaussian Vectors.- 14.Invitation to Further Reading.- References.
Erscheint lt. Verlag | 11.1.2012 |
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Reihe/Serie | SpringerBriefs in Mathematics | SpringerBriefs in Mathematics |
Zusatzinfo | X, 121 p. |
Verlagsort | Berlin |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Technik | |
Schlagworte | 60G15 • Gaussian processes, Gaussian measures • isoperimetric inequalities • large deviations • Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) • small deviations |
ISBN-10 | 3-642-24939-6 / 3642249396 |
ISBN-13 | 978-3-642-24939-6 / 9783642249396 |
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Größe: 2,6 MB
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