Abstrakt. Vi bevisar tydliga, dvs. icke-asymptotiska, felgränser för Markov Chain Monte Carlo-metoder, såsom Metropolis-algoritmen. Problemet är att beräkna förväntan (eller integral) på f med avseende på en åtgärd π som kan ges av en densitet med avseende på en annan åtgärd. En rak simulering av den önskade fördelningen med en slumptalsgenerator är i allmänhet inte möjlig. Det är därför rimligt att använda Markovs kedjeprovtagning med en inbrännning. Vi studerar en sådan algoritm och utökar analysen av Lovasz och Simonovits (1993) för att erhålla ett explicit fel bundet.
Daniel REF har visat sig explicit, dvs., nonasymptotic, felgränser för Markov Chain Monte Carlo metoder, såsom Metropolis algoritm.
Explicit error bounds for lazy reversible Markov Chain Monte Carlo
{'venue': 'D. Rudolf, Explicit error bounds for lazy reversible Markov chain Monte Carlo, J. Complexity, 25(1):11--24, 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}