随机中点 Langevin 蒙特卡洛抽样的收敛速率
统计理论
2025-11-18 v1 概率论
统计理论
摘要
随机中点 Langevin 蒙特卡洛抽样（RLMC）是经典无调整 Langevin 算法的一个变体。 Shen 和 Lee（2019）引入了该算法。文献中已证明 RLMC 是用于逼近高维概率分布 的有效算法。本文建立了 RLMC 在常数步长下的指数 Ergodicity。此外，我们设计了一种递减步长 RLMC，并给出其在功能类距离下的收敛速率。
引用
@article{arxiv.2511.13093,
title = {Convergence rate of randomized midpoint Langevin Monte Carlo},
author = {Ruinan Li and Tian Shen and Zhonggen Su},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.13093},
year = {2025}
}