分段Hölder图模型熵获显式上界
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分段Hölder图模型熵获显式上界
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AI 综述
Connor Loehde-Woolard 与 François G. Meyer 发表论文，研究由分段 Hölder 连续图子（graphon）生成的随机图的熵，给出了归一化熵随图规模增长的收敛速率，并据此推导出随机块模型与随机几何图模型熵的定量上界。 这些上界以显式公式给出，而非此前文献中的渐近结论。
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最新进展10月9日 12:00
分段 Hölder 图模型熵的显式上界报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv stat.ML分段 Hölder 图模型熵的显式上界
研究分段 Hölder 连续图模型生成随机图的熵，给出了归一化熵随图规模增长的收敛速率，并据此推导出随机块模型与随机几何图模型熵的定量上界。这些上界以显式公式给出，而非此前文献中的渐近结论。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。