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本文介绍了次Weibull分布,它的尾部轻于或同样轻于Weibull分布的右尾。次Weibull分布由正的尾部指数参数化,参数为1/2时减少了亚高斯分布,参数为1时减少了亚指数分布。研究了该分布的属性,并提出了尾部参数的估计过程。

关于具有指数,亚高斯和一般轻尾的算法的高概率分析的注意事项

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-05T00:00:00Z
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