Résumé IA · arXiv: 2611.02195v1 · math.PR
The multivariate Berry-Esseen theorem with an absolute constant
L’essentiel
L’article établit une inégalité de Berry–Esseen multivariée dont la constante est indépendante de la dimension, et donne la valeur explicite 980.
Question
Pour des sommes de vecteurs aléatoires indépendants et centrés, l’erreur d’approximation gaussienne sur les ensembles convexes peut-elle être contrôlée par les troisièmes moments avec une constante uniforme en dimension ?
Méthode
Les auteurs étudient des vecteurs indépendants de covariance totale I_d et d’un moment absolu d’ordre trois fini, en mesurant la distance uniforme sur les ensembles convexes. La preuve combine la méthode de Stein, un lissage à échelles directionnelles fondé sur la structure de covariance et le remplacement de sommants par des copies indépendantes; une induction sur le nombre de sommants établit la borne, puis l’appendice fixe la constante à 980.
Résultats
-
Résultat
Pour tout d, la distance sur les ensembles convexes est au plus une constante universelle multipliée par la somme des troisièmes moments.
Voir le passage dans l’article
There is a universal constant $C_{0}<\infty$ such that $K_{d}\leq C_{0}$ for every $d\geq 1$.
-
Résultat
La constante universelle peut être choisie égale à 980.
Voir le passage dans l’article
In particular, one may take $C_{0}=980$.
-
Résultat
Pour des vecteurs indépendants et identiquement distribués de covariance I_d, la borne décroit comme n^{-1/2}.
Voir le passage dans l’article
$\sup_{C\in\mathcal{C}_{d}}\left|\mathbb{P}\left(\frac{1}{\sqrt{n}}\sum_{i=1}^{n}X_{i}\in C\right)-\mathbb{P}(Z\in C)\right|\leq\frac{C_{0}\,\mathbb{E}\|X_{1}\|_{2}^{3}}{\sqrt{n}}.$
-
Interprétation des auteurs
Avec la construction de borne inférieure de Nagaev, le résultat implique que l’ordre optimal de la constante en dimension est constant.
Voir le passage dans l’article
Together with Nagaev’s lower-bound construction [11], our result shows that $K_{d}$ is of constant order.
Limites
- Le résultat porte sur les sommes de vecteurs indépendants, centrés, dont les covariances se somment à I_d et dont les troisièmes moments sont finis.
Voir le passage dans l’article
For independent centered random vectors $X_{1},\ldots,X_{n}\in\mathbb{R}^{d}$ whose covariance matrices sum to $I_{d}$, we show that the distance between the distribution of their sum and $N(0,I_{d})$, measured uniformly over convex sets, is at most $C_{0}\sum_{i=1}^{n}\mathbb{E}\|X_{i}\|_{2}^{3}$ for a universal constant $C_{0}$.
Portée
Les auteurs montrent que le facteur de dimension présent dans les bornes antérieures peut être supprimé sous la seule hypothèse de moments d’ordre trois finis. Leur approche combine lissage directionnel adapté aux covariances et méthode de Stein, et fournit une constante universelle explicite.
Rédigé par une IA à partir de l’article. Les passages cités sont vérifiés mot pour mot dans le texte analysé ; le reste peut contenir des erreurs.
Posez des questions sur cet article à notre assistant IA
Comment discuter avec cet article ? Guide illustré
Vous pouvez aussi discutez avec plusieurs papiers à la fois ici.
Gardez cette conversation — un compte gratuit conserve vos questions et réponses, vos collections d’articles et vos alertes.
Continuer avec Google Créer un compte gratuitOutils pour cet article
Outils avancés Premium
Pour suivre un domaine de près : alertes de citations, diapositives de journal club, comparaison des versions et envoi vers Zotero. Découvrir Premium
Les articles autour de celui-ci
Les voir sur une carteClassés selon la proximité de leur titre et de leur résumé avec ceux de cet article. Sélectionnez-en pour les lire ensemble.
Les articles les plus proches
-
A multivariate Berry–Esseen theorem with explicit constantsM. Raič · 2018 · Bernoulli · cité 113 fois · Pas encore résumé
A multivariate Berry–Esseen theorem with explicit constants borne sur des sommes de vecteurs indépendants pour les ensembles convexes, par la méthode de Stein, avec des constantes explicites.
Résumé scientifique
We provide a Lyapunov type bound in the multivariate central limit theorem for sums of independent, but not necessarily identically distributed random vectors. The error in the normal approximation is estimated for certain classes of sets, which include the class of measurable convex sets. The error bound is stated with explicit constants. The result is proved by means of Stein’s method. In addition, we improve the constant in the bound of the Gaussian perimeter of convex sets.
-
Improved Berry-Esseen bounds for multivariate nonlinear statistics in convex distanceZhi-Jun Cai, Jing-Cai Yang, Zhuo-Song Zhang · 2026 · cité 1 fois · Pas encore résumé
Improved Berry-Esseen bounds for multivariate nonlinear statistics étudie l’approximation gaussienne en distance convexe, avec un terme de reste dépendant des observations.
Résumé scientifique
In this paper, we establish two nonasymptotic Berry--Esseen bounds over convex sets for the Gaussian approximation of multivariate nonlinear statistics. The statistics of interest can be written as a sum of independent centered random vectors plus a remainder that may depend on all observations. The first bound retains the classical factor $d^{1/4}$ in the contribution of the independent sum, where $d$ is the dimension, while controlling the remainder through its size and its sensitivity to replacing a single observation. The second bound expresses the contribution of the independent sum in terms of fourth moments and can allow the dimension to grow faster with the sample size. For sums of i…
-
The Berry--Esseen estimate in the Boolean central limit theoremM. Maejima, Noriyoshi Sakuma · 2026 · Pas encore résumé
The Berry--Esseen estimate in the Boolean central limit theorem borne une distance de Lévy pour une convolution booléenne, plutôt qu’une somme de vecteurs en distance convexe.
Résumé scientifique
We estimate the L\'evy distance to the symmetric Bernoulli distribution for normalized Boolean convolution powers of a probability measure with mean zero and variance one. If the absolute moment of order $r$ is finite, we obtain the upper bounds $o(n^{-(r-2)/6})$ for $2<r<5$ and $O(n^{-1/2})$ for $r\ge5$. The proof relies on an inequality that controls the L\'evy distance to the Bernoulli law by the values of the reciprocal Cauchy transform at two points. For each $r\ge2$, we also construct a single fixed distribution whose absolute moments are finite exactly up to order $r$, and show that the exponent $\min\{(r-2)/6,1/2\}$ cannot be improved. Under only a finite second moment assumption, th…
-
Gaussian Lower Bounds for Distinct Subset Sums in Higher DimensionsZi-Jie Gu · 2026 · Pas encore résumé
Gaussian Lower Bounds for Distinct Subset Sums utilise une comparaison avec un noyau gaussien pour établir des bornes sur des sommes de sous-ensembles distinctes.
Résumé scientifique
For sequences of $n$ nonnegative integer vectors in $\mathbb Z^k$ with distinct subset sums, we prove, for fixed $k$, the uniform lower bound $M\ge (C_k-o(1))2^{n/k}/\sqrt n$ for the largest coordinate, where \[ C_k=\sqrt{\frac{2k}{\pi}}\, \frac{(k+1)^{(k-1)/(2k)}}{\sqrt{\lfloor (k+1)^2/4\rfloor}}. \] The proof compares a Gaussian-kernel expectation with a sum over a translated lattice, uniformly over the vector sequence. We optimise the resulting quadratic-form constant using a vertex second-moment certificate. We show that $C_k$ also exceeds the variance constant obtained by optimising an ellipsoidal geometry.
-
$L^p$ maximal inequalities for Gaussian subordination with applications to Breuer--Major--Donsker principlesD. Milesis, Guang-Qu Zheng · 2026 · cité 1 fois · Pas encore résumé
$L^p$ maximal inequalities for Gaussian subordination contrôle des sommes partielles de variables subordonnées à une famille gaussienne.
Résumé scientifique
In this paper, we establish an $L^2$ maximal inequality for partial sums of Gaussian-subordinated random variables. More precisely, let $f:\mathbb{R}\to\mathbb{R}$ belong to $L^2(\gamma)$ and have Hermite rank at least $d$, where $\gamma$ denotes the standard Gaussian measure. If the covariance matrix of the underlying Gaussian family, with standard normal marginals, satisfies a uniform $d$th-power row bound $K$, then the $L^2$ norm of the maximal partial sum is bounded by $C_{d,K}\sqrt n\,\|f\|_{L^2(\gamma)}$. The constant $C_{d,K}$ is independent of $(f,n)$ and depends on the covariance structure only through $K$. As a consequence, our $L^2$ maximal inequality controls Hermite tails unifor…
-
Dependence of the Berry-Esseen estimate on the dimensionV. Bentkus · 1986 · Lithuanian Mathematical Journal · cité 38 fois · Pas encore résumé
Dependence of the Berry-Esseen estimate on the dimension porte sur la dépendance dimensionnelle des bornes de Berry-Esseen.
-
The sharp exponent for the Banach--Mazur distance to the cubeO. Friedland · 2026 · Pas encore résumé
The sharp exponent for the Banach--Mazur distance to the cube étudie des polytopes gaussiens et des bornes de distance entre espaces normés.
Résumé scientifique
Let $R_\infty(n)$ be the maximal Banach--Mazur distance from an $n$-dimensional real normed space to $\ell_\infty^n$. We prove that $R_\infty(n)\ge cn^{2/3}(\log(2n))^{-10}$. Together with the upper bound of Friedland, Naor, and Youssef, this gives $R_\infty(n) = n^{2/3+o(1)}$. The examples are polars of symmetric Gaussian polytopes with $2n$ generators, and the lower bound holds with exponentially high probability. A joint minimization over coefficient representations and positive weights yields an exact second-variation identity and sparse coefficients. A Gaussian projection argument controls all low-rank completions of the recorded matrix. An adaptive choice of exceptional generators then…
-
Approximate independence of typical marginals of high-dimensional probability measuresManuel Arnese, Daniel Lacker · 2026 · Pas encore résumé
Approximate independence of typical marginals of high-dimensional probability measures étudie les marges de mesures de grande dimension, et non l’approximation gaussienne de sommes.
Résumé scientifique
For many probability measures on $\mathbb{R}^n$, and for $k$ sufficiently smaller than $n$, most $k$-dimensional coordinate marginals are close to product measures. We prove this in two regimes, which notably involve no exchangeability assumptions as in prior theorems of de Finetti type. First, for log-concave measures, the quantitative bound depends on the measure only through the operator norm of its correlation matrix, and $k$ may grow polynomially with $n$. A key ingredient of the proof is a new strengthening of the subadditivity of relative entropy for strongly log-concave measures, which as a byproduct yields sharp bounds in the strongly log-concave case. Second, for a broad class of m…
Les travaux antérieurs sur lesquels il s’appuie
-
Multivariate Normal Approximation by Stein's Method: The Concentration Inequality ApproachLouis H. Y. Chen, Xiao Fang · 2011 · arXiv: Probability · preprint, non relu par les pairs · cité 40 fois · Pas encore résumé
Multivariate Normal Approximation by Stein's Method établit une approximation normale multivariée par Stein, avec une erreur dépendant de la dimension.
Résumé scientifique
The concentration inequality approach for normal approxima- tion by Stein's method is generalized to the multivariate setting. We use this approach to prove a non-smooth function distance for multivariate normal approximation for standardized sums of k-dimensional indepen- dent random vectors W = Pn=1 Xi with an error bound of order k 1/2 where = P n=1 E|Xi| 3 . For sums of locally dependent (unbounded) ran- dom vectors, we obtain a fourth moment bound which is typically of order Ok(1/ p n), as well as a third moment bound which is typically of order
-
An estimate of the remainder term in the multidimensional central limit theoremS. Nagaev · 1976 · cité 40 fois · Pas encore résumé
An estimate of the remainder term in the multidimensional central limit theorem étudie l’erreur d’approximation dans le théorème central limite multidimensionnel.
-
The accuracy of the Gaussian approximation to the sum of independent variatesAndrew C. Berry · 1941 · Transactions of the American Mathematical Society · cité 846 fois · Pas encore résumé
The accuracy of the Gaussian approximation to the sum of independent variates porte sur la précision de l’approximation gaussienne de sommes indépendantes.
-
On the Rate of Convergence in the Multivariate CLTF. Götze · 1991 · Annals of Probability · cité 335 fois · Pas encore résumé
On the Rate of Convergence in the Multivariate CLT étudie la vitesse de convergence du théorème central limite multivarié.
-
A Lyapunov type bound in $R^d$@@@A Lyapunov-type bound in $R^d$V. Bentkus, V. Bentkus · 2004 · cité 42 fois · Pas encore résumé
A Lyapunov-type bound in $R^d$ étudie une borne de type Lyapunov en dimension d pour l’approximation normale.
Aller plus loin
Comment ces articles sont-ils trouvés ?
Nous comparons le titre et le résumé de cet article avec ceux de tous les articles résumés sur ce site, et avec les articles que Semantic Scholar recommande, ceux qu’il cite et ceux qui le citent (pour un article très cité, ses citations les plus récentes et, depuis OpenAlex, les plus citées). Parmi les travaux antérieurs et les suites, les articles qui s’utilisent en profondeur, une méthode qu’il utilise et les suites très citées remontent un peu. Les niveaux (très proche, proche, apparenté) viennent de la similarité des textes, pas d’un jugement de qualité ; * signale un article sans résumé, comparé par son titre. La phrase sous un article est écrite par une IA à partir des deux résumés : vérifiez-la dans les articles. Un article jugé hors sujet par trois lecteurs quitte la liste.
Mis à jour le 9 novembre 2026.
Avertissement : Notre outil de synthèse basé sur l'IA et l'assistant virtuel fournis sur ce site Web peuvent ne pas toujours fournir des résumés complets ou des réponses exactes. Nous vous encourageons à examiner attentivement et à évaluer le contenu généré pour vous assurer de sa qualité et de sa pertinence par rapport à vos besoins.