کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7548378 | 1489842 | 2018 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On the asymptotic variance of reversible Markov chain without cycles
ترجمه فارسی عنوان
بر واریانس تقریبی زنجیره مارکوف برگشت پذیر بدون چرخه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
زنجیره مارکوف مونت کارلو، نرخ همگرایی، برگشت پذیری، واریانس همبستگی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
چکیده انگلیسی
Markov chain Monte Carlo(MCMC) is a popular approach to sample from high dimensional distributions, and the asymptotic variance is a commonly used criterion to evaluate the performance. While most popular MCMC algorithms are reversible, there is a growing literature on the development and analyses of nonreversible MCMC. Chen and Hwang (2013) showed that a reversible MCMC can be improved by adding an antisymmetric perturbation. They also raised a conjecture that it cannot be improved if there is no cycle in the corresponding graph. In this paper, we present a rigorous proof of this conjecture. The proof is based on the fact that the transition matrix with an acyclic structure will produce minimum commute time between vertices.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Statistics & Probability Letters - Volume 137, June 2018, Pages 224-228
Journal: Statistics & Probability Letters - Volume 137, June 2018, Pages 224-228
نویسندگان
Chi-Hao Wu, Ting-Li Chen,