이 논문은 고차원 공간에서 분포로부터 효율적으로 샘플링하는 문제를 다룬다. 특히 볼 워크(Ball Walk)와 히트-앤-런(Hit-and-Run) 마르코프 체인을 사용하여 볼록 물체에서 균일하게 샘플링하는 방법에 대해 연구한다.
논문의 핵심 내용은 다음과 같다:
축 정렬 큐브의 ℓ0 등주곡선 계수 ψC가 Θ(n−1/2)임을 증명한다. 이는 기존 연구에서 알려진 하한 log 2/n을 개선한 결과이다.
임의의 측정 가능한 물체 K의 ℓ0 등주곡선 계수 ψK가 O(n−1/2)임을 보인다. 이는 축 정렬 큐브가 ℓ0 등주곡선 계수를 본질적으로 "최대화"한다는 것을 의미한다.
이러한 ℓ0 등주곡선 계수에 대한 결과를 활용하여 좌표 히트-앤-런(Coordinate Hit-and-Run) 마르코프 체인의 혼합 시간을 개선한다.
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