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The ODE Method and Spectral Theory of Markov Operators

机译:马尔可夫算子的ODE方法和谱理论

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摘要

We give a development of the ODE method for the analysis of recursivealgorithms described by a stochastic recursion. With variability modelled viaan underlying Markov process, and under general assumptions, the followingresults are obtained: 1. Stability of an associated ODE implies that thestochastic recursion is stable in a strong sense when a gain parameter issmall. 2. The range of gain-values is quantified through a spectral analysis ofan associated linear operator, providing a non-local theory. 3. A second-orderanalysis shows precisely how variability leads to sensitivity of the algorithmwith respect to the gain parameter. All results are obtained within the natural operator-theoretic framework ofgeometrically ergodic Markov processes.
机译:我们给出了ODE方法的发展,该方法用于分析由随机递归描述的递归算法。通过基于潜在马尔可夫过程的可变性进行建模,并在一般假设下,可获得以下结果:1.关联ODE的稳定性表示,当增益参数小时,随机递归在很强的意义上是稳定的。 2.通过对相关线性算子的频谱分析来量化增益值的范围,从而提供非局部理论。 3.二次分析精确地显示了可变性如何导致算法相对于增益参数的敏感性。所有结果都是在几何遍历马尔可夫过程的自然算子理论框架内获得的。

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