Constructions of random distributions via sequential barycenters
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要属于随机概率测度的通用构造理论，其控制与常数近似应用没有提供所列计量或金融细分方向的直接依据。
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代码、数据与补充材料
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通过序贯重心构造随机分布
- 研究问题
- 如何构造具有指定均值或指定均值分布的随机概率测度，并控制生成测度是连续、纯离散还是具有有限支撑？
- 方法与思路
- 作者序贯生成一个重心数组，由该数组唯一确定概率测度，并研究所得随机测度的基本性质及其应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出生成测度几乎必然连续、纯离散或有限支撑的条件，并应用于平均最优控制和普适常数的实验近似。
- 阅读关注点
- 应核对重心数组如何唯一确定测度、均值约束如何实现，各类支撑性质的条件，以及应用中的构造和近似步骤。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列构造规则、性质条件或常数近似结果，不能补出公式、数值或刊本变化。
原文摘要
This article introduces and develops a constructive method for generating random probability measures with a prescribed mean or distribution of the means. The method involves sequentially generating an array of barycenters which uniquely defines a probability measure. Basic properties of the generated measures are presented, including conditions under which almost all the generated measures are continuous or almost all are purely discrete or almost all have finite support. Applications are given to models for average-optimal control problems and to experimental approximation of universal constants.