Quantization of Probability Distributions via Divide-and-Conquer: Convergence and Error Propagation under Distributional Arithmetic Operations
Cet article présente un algorithme de type « diviser pour régner » pour l'approximation de distributions de probabilité continues unidimensionnelles, démontrant une borne supérieure d'erreur en distance de Wasserstein-1 et une stabilité supérieure des approximations discrètes lors d'opérations arithmétiques par rapport aux méthodes existantes.