马尔可夫链期望可微性的 Lyapunov 条件：绝对连续情形
概率论
2017-07-14 v1
摘要
我们考虑一族其转移动力学受模型参数影响的马尔可夫链。理解此类马尔可夫链（复杂）性能度量的参数依赖性通常具有重要意义。性能度量关于参数的导数起着重要作用，例如在性能度量的数值优化中，以及在统计估计过程存在参数不确定性时量化性能度量的不确定性。在本文中，我们建立了保证一般状态空间马尔可夫链各类难解性能度量（如平稳和随机视界折现性能度量）可微性的条件，并提供了导数的概率表示。
引用
@article{arxiv.1707.03870,
title = {Lyapunov Conditions for Differentiability of Markov Chain Expectations: the Absolutely Continuous Case},
author = {Chang-Han Rhee and Peter Glynn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03870},
year = {2017}
}