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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

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]
Número total de Autores: 3
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
Número total de Afiliações: 4
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: 09/09494-0 - 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
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