马尔可夫链与过程蒙特卡罗的 Peskun-Tierney 序：超越可逆情形
概率论
2019-06-17 v1 统计理论
统计理论
摘要
历史上，支撑马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）的转移或过程的时间可逆性在其发展中起到了关键作用，而相关算子的自伴性以及希尔伯特空间上经典泛函分析技术的使用，已催生出强大且实践中成功的工具来刻画和比较其性能。对于依赖不可逆马尔可夫过程的算法，类似结果寥寥无几。我们表明，对于一类在物理与统计文献中受到当前或重新关注的非可逆蒙特卡罗马尔可夫链与过程，有可能发展出与可逆情形下可用的结果极为相似的比较结果。我们表明这些结果阐明了早期文献，证明了若干猜想并强化了某些早期结果。
引用
@article{arxiv.1906.06197,
title = {Peskun-Tierney ordering for Markov chain and process Monte Carlo: beyond the reversible scenario},
author = {Christophe Andrieu and Samuel Livingstone},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.06197},
year = {2019}
}
备注
38 pages