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Buenas referencias para las condiciones de deriva de Foster Lyapunov

He estado leyendo el artículo de Moustakides sobre la extensión del lema de Wald a los procesos de Markov. El artículo utiliza la notación que se sigue en el libro de Meyn y Tweedie sobre los procesos de Markov y la estabilidad estocástica, y se aventura en los criterios de deriva de Foster Lyapunov, algo que me resulta un poco difícil de seguir.

¿Puede alguien ayudarme con buenas referencias que construyan el material hacia estas condiciones de deriva de una manera que pueda ser recogida por un estudiante de posgrado que tenga experiencia en la teoría de la medida de la probabilidad?

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RBADS Puntos 772

El documento de Jones y Hobert explica la "deriva" y la "minorización" en el contexto de las cadenas de Markov, desde la perspectiva del Monte Carlo de cadenas de Markov. Aunque su principal referencia es Meyn y Tweedie, se toman su tiempo para explicar los detalles, y proporcionan un maravilloso conjunto de ejemplos.

La condición de deriva que utilizan es ligeramente diferente de la deriva habitual de Foster-Lyapunov, pero en este artículo de Annals of Statistics Jones y Hobert (2004) En este artículo se explica la relación entre las condiciones de deriva, y también se estudia la deriva y la minorización para un ejemplo concreto.

En general, los primeros trabajos de Jones y muchos de Hobert utilizan la deriva y la minorización, todo ello desde la perspectiva de MCMC. También se pueden encontrar muchos trabajos sobre esto de Jeff Rosenthal especialmente antes de la década de 2000. Su perspectiva no suele limitarse a la MCMC.

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