分段确定性马尔可夫过程是马尔可夫链蒙特卡罗算法设计中的一个重要新工具。最重要的两个例子是弹性粒子采样器（BPS）和之字形过程（ZZ）。本文确定了这两种算法的缩放限制。这里，空间的维数趋于无穷大，目标分布是多元标准正态分布。对于几个感兴趣的量（角动量、第一坐标和负对数密度），标度极限在性质上表现出非常不同和丰富的行为。基于这些缩放限制，可以比较这两种算法在高维上的性能。虽然对于角动量，这两个过程只需要计算$\mathit{<trans\; data-src="O">O（运行）</trans>}<trans\; data-src="(">(</trans>\mathit{<trans\; data-src="d">d日</trans>}<trans\; data-src=")">)</trans>$为了获得近似独立的样本，负对数密度和第一坐标的计算工作量不同：对于这些BPS要求$\mathit{<trans\; data-src="O">O（运行）</trans>}<trans\; data-src="(">(</trans>{\mathit{<trans\; data-src="d">d日</trans>}}^{\mathrm{<trans\; data-src="2">2</trans>}}<trans\; data-src=")">)</trans>$计算工作量，而ZZ需要$\mathit{<trans\; data-src="O">O（运行）</trans>}<trans\; data-src="(">(</trans>\mathit{<trans\; data-src="d">d日</trans>}<trans\; data-src=")">)</trans>$最后，我们为BPS的刷新率的选择提供了一个标准。