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タイトル: Error Estimate and Convergence Analysis of Moment-Preserving Discrete Approximations of Continuous Distributions
著者: Tanaka, Ken'ichiro
Toda, Alexis Akira
アブストラクト: We propose a numerical method to approximate a given continuous distribution by a discrete distribution with prescribed moments. The approximation is achieved by minimizing the Kullback-Leibler information of the unknown discrete distribution relative to the known continuous distribution (evaluated at given discrete points) subject to some moment constraints. We study the theoretical error bound and the convergence property of the method. The order of the theoretical error bound of the expectation of any bounded measurable function with respect to the approximating discrete distribution is never worse than the integration formula we start with, and therefore the approximating discrete distribution weakly converges to the given continuous distribution. Moreover, we present some numerical examples that show the advantage of our method.
研究業績種別: 国際会議/International Conference
資料種別: Conference Paper
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: AIP Conf. Proc.
巻: 1636
号: 30
年月日: 2014年
出版社: AIP Publishing
出現コレクション:田中 健一郎

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