Markov Approximation of Chains of Infinite Order in the (d)over-bar-metric

Autor(es)

Gallo, S. ^[1] ; Lerasle, M. ^[2] ; Takahashi, D. Y. ^{[3, 4]}

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Fed Rio de Janeiro, Inst Matemat, Dept Metodos Estat, BR-21945970 Rio De Janeiro - Brazil

^[2] Univ Nice Sophia Antipolis, CNRS, UMR 6621, Lab JA Dieudonne, F-06108 Nice 2 - France

^[3] Princeton Univ, Inst Neurosci, Princeton, NJ 08540 - USA

^[4] Princeton Univ, Dept Psychol, Princeton, NJ 08540 - USA

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: Markov Processes and Related Fields; v. 19, n. 1, p. 51-82, 2013.
• Citações Web of Science: 4

Resumo

We obtain explicit upper bounds for the (d) over bar -distance between a chain of infinite order and its canonical k-steps Markov approximation. Our proof is entirely constructive and involves a ``coupling from the past{''} argument. The new method covers non-necessarily continuous probability kernels, and chains with null transition probabilities. These results imply in particular the Bernoulli property for these processes. (AU)

• Processo FAPESP: 09/09809-1 - Processos estocásticos com memória de alcance variável: Monge-Kantorovich, reamostragem e sistemas markovianos de partículas
• Beneficiário: Alexsandro Giacomo Grimbert Gallo
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 08/08171-0 - Modelagem de populações de neurônios por sistemas markovianos de muitos componentes com interações de alcance variável
• Beneficiário: Daniel Yasumasa Takahashi
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 09/09494-0 - Reamostragem e seleção de modelos para cadeias estocásticas com memória de alcance variável
• Beneficiário: Matthieu Pierre Lerasle
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado