具有并行更新和异质逸度的 Glauber 动力学的混合时间
概率论
2010-04-06 v1 离散数学
网络与互联网体系结构
摘要
Glauber 动力学是为组合困难问题生成随机化近似解的有力工具。其应用包括马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 模拟和无线网络的分布式调度。在本文中，我们推导了 Glauber 动力学的一种推广形式的混合时间界，其中允许多个顶点并行更新其状态，并且每个顶点的逸度可以不同。这些结果可用于获得关于系统参数（如逸度、顶点度和更新概率）的各种条件，在这些条件下，混合时间随顶点数量呈多项式增长。
引用
@article{arxiv.1004.0397,
title = {Mixing Time of Glauber Dynamics With Parallel Updates and Heterogeneous Fugacities},
author = {Mathieu Leconte and Jian Ni and R. Srikant},
journal= {arXiv preprint arXiv:1004.0397},
year = {2010}
}
备注
15 pages