马尔可夫链蒙特卡罗算法

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本文在对 MCMC 算法的起源,应用以及其相关的基本问题(随机样本生成法,静态 Monte Carlo 算法)做了介绍后,一方面讨论了 MCMC 算法的构造方法,另一方面讨论了 Markov 链的定性收敛和定量收敛,并用耦合构造的方法证明了其中的一些结论,得到了若干有意义的的结果。 本文第一部分介绍了 MCMC 算法的起源及应用范围,讨论了若干种随机样本生成法和静态 Monte Carlo 算法,第二部分介绍了 MCMC 算法的构造方法,专门讨论了 Metropolis-Hasting 采样法,第三部分讨论了 Markov 链收敛性几种方法,包括定量收敛和定性收敛.第四部分着重讨论了 Markov 链定量收敛的—个推广的结论及证明,得出了若干结果,具有较好的理论及现实指导意义。
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