崔天刚;董靖;亚杰·贾斯拉;童欣。 数值MCMC的收敛速度和逼近精度。 arXiv公司：2203.03104 预印本，arXiv:2203.03104[stat.CO]（2022）。 摘要：在实现马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法时，由于数值误差引起的扰动有时是不可避免的。本文研究了MCMC的扰动对收敛速度和蒙特卡罗估计精度的影响。我们的结果表明，当原始马尔可夫链足够快地收敛到平稳性且扰动转移核很好地逼近原始转移核时，相应的扰动采样器具有相似的收敛速度和较高的逼近精度。我们讨论了两种不同的分析框架：遍历性和谱间隙，这两种框架在文献中都得到了广泛应用。我们的结果可以很容易地推广到MCMC估计的非渐近误差界。我们还演示了如何将我们的收敛和近似结果应用于特定采样算法的分析，包括目标密度受扰动的随机行走Metropolis算法和Metropolis-adjusted Langevin算法，以及密度受扰的并行回火Monte Carlo算法。最后，我们给出了一些简单的数值例子来验证我们的理论主张。 BibTeX公司 引用 \textit{T.Cui}等人，“数值MCMC的收敛速度和近似精度”，预打印，arXiv:2203.03104[stat.CO]（2022） 全文： arXiv公司 OA许可证 arXiv数据取自arXiv OAI-PMH API.如果你发现了错误，请直接向arXiv报告.