Titre :

From random matrices to Monte Carlo integration via Gaussian quadrature

Auteur(s) :

Bardenet, Remi [Auteur]
Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Hardy, Adrien [Auteur]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]

Titre de la manifestation scientifique :

IEEE Statistical Signal processing workshop

Ville :

Freiburg

Pays :

Allemagne

Date de début de la manifestation scientifique :

2018

Discipline(s) HAL :

Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]
Mathématiques [math]/Probabilités [math.PR]
Sciences de l'ingénieur [physics]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Résumé en anglais : [en]

We introduced in [1] a new Monte Carlo estimator that relies on determinantal point processes (DPPs). We were initially motivated by peculiar properties of results from random matrix theory. This motivation is absent from ...
Lire la suite >We introduced in [1] a new Monte Carlo estimator that relies on determinantal point processes (DPPs). We were initially motivated by peculiar properties of results from random matrix theory. This motivation is absent from the original paper [1], so we develop it here. Then, we give a non-technical overview of the contents of [1], insisting on points that may be of interest to the statistical signal processing audience.Lire moins >

Langue :

Anglais

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Projet ANR :

Inférence bayésienne à ressources limitées - données massives et modèles coûteux

Collections :

• Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189

Source :

Harvested from HAL