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Fluctuations of interacting Markov chain Monte Carlo methods

机译:相互作用马尔可夫链蒙特卡罗方法的涨落

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摘要

We present a multivariate central limit theorem for a general class of interacting Markov chain Monte Carlo algorithms used to solve nonlinear measure-valued equations. These algorithms generate stochastic processes which belong to the class of nonlinear Markov chains interacting with their empirical occupation measures. We develop an original theoretical analysis based on resolvent operators and semigroup techniques to analyze the fluctuations of their occupation measures around their limiting values.
机译:我们为交互式马尔可夫链蒙特卡罗算法的一般类别提供了一个多元中心极限定理,该算法用于求解非线性度量值方程。这些算法产生随机过程,该过程属于与经验占领度量相互作用的非线性马尔可夫链的一类。我们基于可分解算子和半群技术开发了一种原始的理论分析,以分析其占领措施围绕其极限值的波动。

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