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Asymptotic variance of stationary reversible and normal Markov processes

机译:平稳可逆和正常Markov过程的渐近方差

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摘要

We obtain necessary and sufficient conditions for the regular variation of the variance of partial sums of functionals of discrete and continuous-time stationary Markov processes with normal transition operators. We also construct a class of Metropolis-Hastings algorithms which satisfy a central limit theorem and invariance principle when the variance is not linear in n.
机译:我们获得了具有正态过渡算子的离散和连续时间平稳Markov过程的泛函的部分和的方差的规则变化的必要和充分条件。我们还构造了一类Metropolis-Hastings算法,当方差在n中不是线性时,该算法满足中心极限定理和不变性原理。

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