Mặc dù các phương pháp chuỗi Markov Monte Carlo đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng phân tích riêng lượng chính xác cho các chuỗi được tạo ra như vậy là rất hiếm. Trong bài báo này, một thuật toán Metropolis-Hastings đặc biệt, lấy mẫu độc lập Metropolized, được đề xuất lần đầu bởi Hastings (1970), được nghiên cứu một cách chi tiết. Các giá trị riêng và các vector riêng của chuỗi Markov tương ứng, cũng như một giới hạn sắc nét cho khoảng cách biến thiên tổng thể giữa phân phối cập nhật thứ n và phân phối mục tiêu, được cung cấp. Hơn nữa, mối quan hệ giữa chế độ này, lấy mẫu từ chối và lấy mẫu quan trọng được nghiên cứu với sự nhấn mạnh vào hiệu quả tương đối của chúng. Đã chỉ ra rằng lấy mẫu độc lập Metropolized vượt trội hơn so với lấy mẫu từ chối ở hai khía cạnh: hiệu quả tiệm cận và độ dễ tính toán.
#chuỗi Markov Monte Carlo #phân tích giá trị riêng #thuật toán Metropolis-Hastings #lấy mẫu độc lập Metropolized #lấy mẫu từ chối #lấy mẫu quan trọng #hiệu quả tiệm cận #độ dễ tính toán.