Theoretical Guarantees for Approximate Sampling from Smooth and Log-Concave Densities
光滑对数凹密度近似抽样的理论保证AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用概率抽样算法，未给出所列经济计量领域的专门模型或应用。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
光滑对数凹密度近似抽样的理论保证
- 研究问题
- 当精确抽样不可行或成本过高时，如何对高维光滑对数凹目标密度的近似抽样误差提供非渐近理论保证？
- 方法与思路
- 作者利用连续时间扩散过程理论，分析Langevin蒙特卡洛方法及其变体所产生分布与目标分布之间的近似误差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了近似抽样分布误差的非渐近界，并通过多种实验展示保证的有效性，同时指出分析思路可能有更广用途。
- 阅读关注点
- 应核对光滑性与对数凹性的具体条件、误差度量，以及误差界如何依赖维度、步长、迭代次数和算法变体。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要，无法确定误差界常数、复杂度或实验结果；对数凹框架之外的用途仅为摘要提出的可能性。
原文摘要
Summary Sampling from various kinds of distribution is an issue of paramount importance in statistics since it is often the key ingredient for constructing estimators, test procedures or confidence intervals. In many situations, exact sampling from a given distribution is impossible or computationally expensive and, therefore, one needs to resort to approximate sampling strategies. However, there is no well-developed theory providing meaningful non-asymptotic guarantees for the approximate sampling procedures, especially in high dimensional problems. The paper makes some progress in this direction by considering the problem of sampling from a distribution having a smooth and log-concave density defined on Rp, for some integer p > 0. We establish non-asymptotic bounds for the error of approximating the target distribution by the distribution obtained by the Langevin Monte Carlo method and its variants. We illustrate the effectiveness of the established guarantees with various experiments. Underlying our analysis are insights from the theory of continuous time diffusion processes, which may be of interest beyond the framework of log-concave densities that are considered in the present work.