Vi ger beräkningsbara gränser för konvergenshastigheten i övergångssannolikheterna till den stationära fördelningen för en viss klass av geometriskt ergodiska Markovkedjor. Våra resultat skiljer sig från tidigare uppskattningar av Meyn och Tweedie, och från uppskattningar med koppling, även om vi utgår från i huvudsak samma antaganden om ett drifttillstånd mot en "liten uppsättning". Uppskattningarna visar en märkbar förbättring av befintliga resultat om Markov-kedjan är reversibel med avseende på dess stationära fördelning, och särskilt om kedjan också är positiv. Proofmetoden använder den första-entrancelast-exit nedbrytningen, tillsammans med nya kvantitativa versioner av ett resultat av Kendall från diskret förnyelseteori.
Proofmetoden i REF använder analytiska egenskaper hos genererande funktioner för förnyelsesekvenser.
Renewal theory and computable convergence rates for geometrically ergodic Markov chains
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}