High Dimensional Probability

┬╖
┬╖ Progress in Probability рдкреБрд╕реНрддрдХ 43 ┬╖ Birkh├дuser
рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХ
335
рдкреЗрдЬ
рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рдЖрдгрд┐ рдкрд░реАрдХреНрд╖рдгреЗ рдпрд╛рдВрдЪреА рдкрдбрддрд╛рд│рдгреА рдХреЗрд▓реЗрд▓реА рдирд╛рд╣реА ┬ардЕрдзрд┐рдХ рдЬрд╛рдгреВрди рдШреНрдпрд╛

рдпрд╛ рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХрд╛рд╡рд┐рд╖рдпреА

What is high dimensional probability? Under this broad name we collect topics with a common philosophy, where the idea of high dimension plays a key role, either in the problem or in the methods by which it is approached. Let us give a specific example that can be immediately understood, that of Gaussian processes. Roughly speaking, before 1970, the Gaussian processes that were studied were indexed by a subset of Euclidean space, mostly with dimension at most three. Assuming some regularity on the covariance, one tried to take advantage of the structure of the index set. Around 1970 it was understood, in particular by Dudley, Feldman, Gross, and Segal that a more abstract and intrinsic point of view was much more fruitful. The index set was no longer considered as a subset of Euclidean space, but simply as a metric space with the metric canonically induced by the process. This shift in perspective subsequently lead to a considerable clarification of many aspects of Gaussian process theory, and also to its applications in other settings.

рдпрд╛ рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХрд▓рд╛ рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рджреНрдпрд╛

рддреБрдореНрд╣рд╛рд▓рд╛ рдХрд╛рдп рд╡рд╛рдЯрддреЗ рддреЗ рдЖрдореНрд╣рд╛рд▓рд╛ рд╕рд╛рдВрдЧрд╛.

рд╡рд╛рдЪрди рдорд╛рд╣рд┐рддреА

рд╕реНрдорд╛рд░реНрдЯрдлреЛрди рдЖрдгрд┐ рдЯреЕрдмрд▓реЗрдЯ
Android рдЖрдгрд┐ iPad/iPhone рд╕рд╛рдареА Google Play рдмреБрдХ рдЕтАНреЕрдк рдЗрдВрд╕реНтАНрдЯреЙрд▓ рдХрд░рд╛. рд╣реЗ рддреБрдордЪреНтАНрдпрд╛ рдЦрд╛рддреНтАНрдпрд╛рдиреЗ рдЖрдкреЛрдЖрдк рд╕рд┐рдВрдХ рд╣реЛрддреЗ рдЖрдгрд┐ рддреБрдореНтАНрд╣реА рдЬреЗрдереЗ рдХреБрдареЗ рдЕрд╕рд╛рд▓ рддреЗрдереВрди рддреБрдореНтАНрд╣рд╛рд▓рд╛ рдСрдирд▓рд╛рдЗрди рдХрд┐рдВрд╡рд╛ рдСрдлрд▓рд╛рдЗрди рд╡рд╛рдЪрдгреНтАНрдпрд╛рдЪреА рдЕрдиреБрдорддреА рджреЗрддреЗ.
рд▓реЕрдкрдЯреЙрдк рдЖрдгрд┐ рдХреЙрдВрдкреНрдпреБрдЯрд░
рддреБрдореНрд╣реА рддреБрдордЪреНрдпрд╛ рдХрд╛рдБрдкреНрдпреБрдЯрд░рдЪрд╛ рд╡реЗрдм рдмреНрд░рд╛рдЙрдЭрд░ рд╡рд╛рдкрд░реВрди Google Play рд╡рд░ рдЦрд░реЗрджреА рдХреЗрд▓реЗрд▓реА рдСрдбрд┐рдУрдмреБрдХ рдРрдХреВ рд╢рдХрддрд╛.
рдИрд╡рд╛рдЪрдХ рдЖрдгрд┐ рдЗрддрд░ рдбрд┐рд╡реНрд╣рд╛рдЗрд╕реЗрд╕
Kobo eReaders рд╕рд╛рд░рдЦреНрдпрд╛ рдИ-рдЗрдВрдХ рдбрд┐рд╡реНтАНрд╣рд╛рдЗрд╕рд╡рд░ рд╡рд╛рдЪрдгреНтАНрдпрд╛рд╕рд╛рдареА, рддреБрдореНрд╣реА рдПрдЦрд╛рджреА рдлрд╛рдЗрд▓ рдбрд╛рдЙрдирд▓реЛрдб рдХрд░реВрди рддреА рддреБрдордЪреНтАНрдпрд╛ рдбрд┐рд╡реНтАНрд╣рд╛рдЗрд╕рд╡рд░ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕рдлрд░ рдХрд░рдгреЗ рдЖрд╡рд╢реНрдпрдХ рдЖрд╣реЗ. рд╕рдкреЛрд░реНрдЯ рдЕрд╕рд▓реЗрд▓реНрдпрд╛ eReaders рд╡рд░ рдлрд╛рдЗрд▓ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕рдлрд░ рдХрд░рдгреНрдпрд╛рд╕рд╛рдареА, рдорджрдд рдХреЗрдВрджреНрд░ рдордзреАрд▓ рддрдкрд╢реАрд▓рд╡рд╛рд░ рд╕реВрдЪрдирд╛ рдлреЙрд▓реЛ рдХрд░рд╛.

рдорд╛рд▓рд┐рдХрд╛ рд╕реБрд░реВ рдареЗрд╡рд╛

Ernst Eberlein рдХрдбреАрд▓ рдЖрдгрдЦреА

рдпрд╛рдВрд╕рд╛рд░рдЦреА рдИ-рдкреБрд╕реНтАНрддрдХреЗ