快速混合 Glauber 动力学的平稳分布逼近及其在指数随机图上的应用
概率论
2018-10-12 v3
摘要
我们给出了两个任意的伯努利随机变量序列分布之间 Wasserstein 距离的一般界。该界用一个序列的 Glauber 动力学的混合量以及另一个序列的简单期望来表示。该结果被应用于在“高温” regime 下对某些 Ising 模型和指数随机图的随机向量函数期望进行带显式误差的估计。
引用
@article{arxiv.1712.05736,
title = {Approximating stationary distributions of fast mixing Glauber dynamics, with applications to exponential random graphs},
author = {Gesine Reinert and Nathan Ross},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.05736},
year = {2018}
}
备注
Ver3: 24 pages, major revision with new results; Ver2: updated reference; Ver1: 19 pages, 1 figure