The multivariate Berry-Esseen theorem with an absolute constant

Auteurs : Zhi Ling

Soumis à arXiv le 01 Nov. 2026
Résumé scientifique

We prove that the multivariate Berry--Esseen inequality for sums of independent random vectors holds with the same constant in every dimension. 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 $C_0$. The bound requires only finite third moments and holds uniformly in the dimension, the number of summands, and their distributions. It also yields the corresponding bound for independent and identically distributed vectors. In particular, $C_0$ can be chosen to be $980$.

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Les articles les plus proches

  1. Très proche Autre approche du problème Cité par cet article Utilisé en profondeur par cet article
    A multivariate Berry–Esseen theorem with explicit constants
    M. 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.

  2. Très proche Autre approche du problème
    Improved Berry-Esseen bounds for multivariate nonlinear statistics in convex distance
    Zhi-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…

  3. Proche Contexte plus large
    The Berry--Esseen estimate in the Boolean central limit theorem
    M. 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…

  4. Proche Contexte plus large
    Gaussian Lower Bounds for Distinct Subset Sums in Higher Dimensions
    Zi-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.

  5. Proche Contexte plus large
    $L^p$ maximal inequalities for Gaussian subordination with applications to Breuer--Major--Donsker principles
    D. 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…

  6. Proche* Même question Cité par cet article
    Dependence of the Berry-Esseen estimate on the dimension
    V. 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.

  7. Proche Contexte plus large
    The sharp exponent for the Banach--Mazur distance to the cube
    O. 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…

  8. Proche Contexte plus large
    Approximate independence of typical marginals of high-dimensional probability measures
    Manuel 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

  1. Apparenté Autre approche du problème
    Multivariate Normal Approximation by Stein's Method: The Concentration Inequality Approach
    Louis 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

  2. Apparenté* Même question
    An estimate of the remainder term in the multidimensional central limit theorem
    S. 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.

  3. Apparenté* Même question
    The accuracy of the Gaussian approximation to the sum of independent variates
    Andrew 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.

  4. Apparenté* Même question
    On the Rate of Convergence in the Multivariate CLT
    F. 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.

  5. Apparenté* Même question
    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.

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Mis à jour le 9 novembre 2026.