马蹄铁是高维贝叶斯线性回归之前广泛使用和流行的连续收缩。最近，文献中也介绍了马蹄形前驱的正规版本。文献中已经开发了各种吉布斯采样马尔可夫链，以从相应的难以处理的后验密度生成近似样本。建立这些马尔可夫链的几何遍历性为基于马尔可夫链条的后验量估计的渐近标准误差的准确性提供了关键的技术依据。本文在线性回归的背景下，建立了对应于马蹄先验及其正则化变量的各种Gibbs采样器的几何遍历性。首先，我们在严格弱于文献中现有分析的条件下，建立了原始马蹄形后验Gibbs采样器的几何遍历性。其次，我们考虑了[18]中引入的正则化马蹄先验，并证明了吉布斯采样马尔可夫链从相应的后验进行采样的几何遍历性，而对全局和局部收缩参数没有任何截断约束。最后，我们考虑了[15]中引入的这种正则化马蹄形先验的一种变体，并再次建立了Gibbs抽样马尔可夫链从相应的后验抽样的几何遍历性。