Information Geometry of Reversible Markov Chains

We analyze the information geometric structure of time reversibility for parametric families of irreducible transition kernels of Markov chains. We define and characterize reversible exponential families of Markov kernels, and show that irreducible and reversible Markov kernels form both a mixture family and, perhaps surprisingly, an exponential family in the set of all stochastic kernels. We propose a parametrization of the entire manifold of reversible kernels, and inspect reversible geodesics. We define information projections onto the reversible manifold, and derive closed-form expressions for the e-projection and m-projection, along with Pythagorean identities with respect to information divergence, leading to some new notion of reversiblization of Markov kernels. We show the family of edge measures pertaining to irreducible and reversible kernels also forms an exponential family among distributions over pairs. We further explore geometric properties of the reversible family, by comparing them with other remarkable families of stochastic matrices. Finally, we show that reversible kernels are, in a sense we define, the minimal exponential family generated by the m-family of symmetric kernels, and the smallest mixture family that comprises the e-family of memoryless kernels

Tree models :algorithms and information theoretic properties

La tesis estudia propiedades fundamentales y algoritmos relacionados con modelos árbol. Estos modelos requieren una cantidad relativamente pequeña de parámetros para representar fuentes de memoria finita (Markov) sobre alfabetos finitos, cuando el largo de la cantidad de símbolos pasados necesaria para determinar la distribución de probabilidad condicional del siguiente símbolo no es fija, sino que depende del contexto en el cual ocurre el símbolo. La tesis define estructuras combinatorias como árboles de contexto generalizados y sus clausuras FSM (del inglés finite state machine), y aplica estas estructuras para describir la primera implementación en tiempo lineal de codificación y decodificación de la versión semi-predictiva del algoritmo Context, un esquema doblemente universal que alcanza una tasa de convergencia óptima a la entropía en la clases de modelos árbol. La tesis analiza luego clases de tipo para modelos árbol, extendiendo el método de tipos previamente estudiado para modelos FSM. Se deriva una fórmula exacta para la cardinalidad de una clase de tipo para una secuencia de largo n dada, así como una estimación asintótica del valor esperado del logaritmo del tamaño de una clase de tipo, y una estimación asintótica del número de clases de tipo diferentes para secuencias de un largo dado. Estos resultados asintóticos se derivan con la ayuda del nuevo concepto de extensión canónica mínima de un árbol de contexto, un objeto combinatorio fundamental que se encuentra entre el árbol original y su clausura FSM. Como aplicaciones de las nuevas propiedades descubiertas para modelos árbol, se presentan algoritmos de codificación enumerativa doblemente universales y esquemas de simulación universal para secuencias individuales. Finalmente, la tesis presenta algunos problemas abiertos y direcciones para investigaciones futuras en esta área