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【24h】

EXPONENTIAL CONCENTRATION INEQUALITIES FOR ADDITIVE FUNCTIONALS OF MARKOV CHAINS

机译:马氏链加成函数的指数集中不等式

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摘要

Using the renewal approach we prove exponential inequalities for additive functionals and empirical processes of ergodic Markov chains, thus obtaining counterpart.: of inequalities for sums of independent random variables. The inequalities do not require functions of the chain to be bounded and moreover all the involved constants are given by explicit formulas whenever the usual drift condition holds, which may be of interest in practical applications e.g. to MCMC algorithms.
机译:使用更新的方法,我们证明了遍历马尔可夫链的加法泛函和经验过程的指数不等式,从而获得了独立随机变量之和的不等式的对等物。不等式不要求链的函数有界,而且只要通常的漂移条件成立,所有涉及的常数都由显式公式给出,这在实际应用中可能是有意义的,例如。 MCMC算法。

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