关键词gaussian multiplicative chaos
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- ICML分形高斯网络：基于高斯乘性混沌的稀疏随机图模型
我们提出了一种新的随机网络模型，称为分形高斯网络（FGN），它具有明确定义和解析追踪的分形结构。
- 高斯乘性混沌与 Liouville 量子引力的讲义笔记
这篇文章主要介绍了通过高斯乘性混沌理论来进行概率建模，从而实现 Polyakov's Liouville 量子引力模型的构建，详细描述了所谓 Liouville 测度的理论以及它们与球形嵌入大型平面图的比例极限的可能关系。
- 高斯乘积混沌的初步探讨
给出了一种完全基本和自包含的高斯乘性混沌收敛的证明，该论证进一步显示在整个次临界相位（γ < 2d 的平方根）中极限随机测度是非平凡的，并且极限是通用的（即，极限测度独立于基础场的正规化）。
- 高斯乘性混沌及其应用：综述
本文对 Kahane 于 1985 年发布的高斯乘法混沌理论进行了回顾和总结，并介绍了该理论的重要扩展和推广，以及其在金融、湍流等领域中的应用，包括 2D-Liouville 量子重力的构造和 Gaussian Free Field 的厚点 - 临界高斯乘性混沌：导数鞅的收敛
本文研究了临界情况下高斯乘性混沌，证明了导数鞅（branching Brownian motions 和 branching random walks 中引入的）几乎确定地收敛于一个具有全支持的随机测度。我们还证明了极限测度没有原子。并从导