任意边际列联表的精确均匀采样
Exact Uniform Sampling of Contingency Tables with Arbitrary Margins
OpenAI 数学仓库收录的研究手稿。展开查看英文摘要，或标记后让我进一步解释。
具体内容
该稿件研究非负整数列联表在任意给定边际下的精确均匀采样问题。作者声称给出一个精确均匀采样器，几乎必然终止，且期望比特复杂度在表的两个维度与边际二进制长度上均为多项式；不需要正性、平衡、稀疏或固定维数假设。若成立，可为统计与组合计数中依赖均匀抽样的算法提供一般性工具。
- 给出任意指定边际下非负整数列联表的精确均匀采样器。
- 算法几乎必然终止，期望比特复杂度对维度与边际长度多项式。
- 不要求正性、平衡、稀疏或固定维数等额外假设。
AI 产生的研究手稿；收录不表示已完成独立审查或同行评议。
英文原始摘要
We give an exact uniform sampler for nonnegative integer contingency tables with arbitrary prescribed margins. It terminates almost surely and has expected bit complexity polynomial in both dimensions and the binary length of the margins. No positivity, balance, sparsity, or fixed-dimension assumption is required.
用户标记：未标记
固定编号：1c0d8eba48a8778c
原文来源