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加速近似汤普森抽样与欠阻尼 Langevin 蒙特卡洛
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文对应用于凸体上的对数凸概率分布的Langevin Monte Carlo采样算法进行了理论分析，建立了收敛界限和算法复杂度证明，并进行了数值实验比较。
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关键要点
- 本文分析了应用于凸体上的对数凸概率分布的Langevin Monte Carlo采样算法。
- 该方法依赖于Moreau-Yosida包络的正则化过程，涉及与K相关的指示函数。
- 建立了总变差范数和一阶Wasserstein距离的显式收敛界限。
- 证明了有限状态空间维数的算法复杂度是多项式级别。
- 提供了数值实验，与文献中的竞争MCMC方法进行了比较。
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