구조화된 로그콘케이브 분포 샘플링을 위한 가우시안 냉각 및 Dikin 워크

본 논문은 구조화된 로그콘케이브 분포 샘플링을 위한 Interior-Point 방법 프레임워크를 제안한다. Dikin 워크를 활용하여 "내부" 단계를 구현하며, 균일 분포를 넘어선 일반적인 설정에서의 Dikin 워크의 혼합 시간 보장을 제공한다. 또한 다양한 제약 및 목적 함수에 대한 자기 일치성 이론을 개발하여, 복잡한 샘플링 문제를 더 작은 구조화된 문제로 분해할 수 있게 한다.