轨迹上的信息流：重新审视鞅与随机时间下的概率不等式
论文写作
摘要
本文从非负鞅的完整轨迹与信息流视角，重新审视随机时间下的概率不等式。作者指出，传统静态浓度不等式在任意停止时间下可能失效，并剖析了Ville、Azuma及PAC-Bayes界中被忽略的“松弛量”。通过引入变分恒等式，文章对比了三种几何控制方案，为动态推断中如何选择合适的工具提供了比较依据。内容聚焦于理论机制与适用场景的辨析，旨在帮助读者在非固定时间抽样或序贯
想要在任意停止时间下做可靠的统计检验？本文带你跳出静态浓度不等式，从非负鞅的完整轨迹与信息流视角，剖析 Ville、Azuma 及 PAC-Bayes 界背后被丢弃的“松弛量”。🧠 通过变分恒等式与三种几何控制方案对比，助你选对动态推断利器。🚀
转载信息
原文：
轨迹上的信息流：重新审视鞅与随机时间下的概率不等式
（2026-08-23 14:09）
作者：
yweng18
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