马尔可夫链蒙特卡罗算法在系统发育贝叶斯推断中的局限性

马尔可夫链蒙特卡罗算法在系统发育推断的贝叶斯方法中起关键作用。本文提出首项理论工作，分析系统发育推断中广泛使用的若干马尔可夫链的收敛速率。我们分析这些马尔可夫链无法快速收敛的简单而真实的例子。特别地，所研究数据在标准进化模型下由一对树生成。我们证明许多流行马尔可夫链需指数长时间才能达到其平稳分布。我们的构造是中肯的，因为众所周知单个生物体内基因的系统发育树可能不同。我们的结果对使用贝叶斯推断的系统发育分析投下警示之光，并突出了潜在理论工作的未来方向。