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简单随机张量的小球概率

Small Ball Probabilities for Simple Random Tensors

Xuehan Hu, Grigoris Paouris

AI总结:

本文研究由对数凹或坐标有界密度随机向量构成的简单随机张量的小球概率,给出投影落入小欧氏球的精确上界,并证明随机子空间情形下存在更优估计。

摘要:

我们研究一个阶为 $\ell$ 的简单随机张量 $X=X^{(1)}\otimes\cdots\otimes X^{(\ell)}$ 的小球概率,其中 $X^{(i)}, 1\leq i\leq\ell$ 是 $\mathbb{R}^n$ 中相互独立的随机向量,它们是对数凹的或具有有界密度的独立坐标。我们证明,$X$ 到一个 $m$ 维子空间 $F$ 的投影落入长度为 $\varepsilon$ 的欧氏球内的概率上界为 $\frac{\varepsilon}{(\ell-1)!}\left(C\log\left(\frac{e}{\varepsilon}\right)\right)^{\ell}$,并且当 $m$ 较小时这个上界是精确的。我们还证明了对于随机子空间,一个更好的估计成立。

英文摘要:

We study the small ball probability of an order-$\ell$ simple random tensor $X=X^{(1)}\otimes\cdots\otimes X^{(\ell)}$ where $X^{(i)}, 1\leq i\leq\ell$ are independent random vectors in $\mathbb{R}^n$ that are log-concave or have independent coordinates with bounded densities. We show that the probability that the projection of $X$ onto an $m$-dimensional subspace $F$ falls within an Euclidean ball of length $\varepsilon$ is upper bounded by $\frac{\varepsilon}{(\ell-1)!}\left(C\log\left(\frac{e}{\varepsilon}\right)\right)^{\ell}$ and also this upper bound is sharp when $m$ is small. We also established that a much better estimate holds true for a random subspace.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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