In this paper we provide an easy proof of Barmpalias--Lewis-Pye result saying that all computable increasing sequences converging to random reals converge with the same speed (up to a $c+o(1)$ factor) by noting that it immediately follows from Bishop's upcrossing inequality. We also provide a simple derivation of this inequality.


翻译:本文通过指出Barmpalias--Lewis-Pye的结果——所有收敛于随机实数的可计算递增序列均以相同速度收敛(相差一个$c+o(1)$因子)——可直接由Bishop上穿不等式导出,从而为该结论提供了简洁证明。同时,本文还给出了该不等式的简明推导过程。

0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2022】黎曼扩散模型
专知会员服务
42+阅读 · 2022年9月15日
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【NeurIPS2022】黎曼扩散模型
专知会员服务
42+阅读 · 2022年9月15日
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
相关资讯
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员