遍历马尔可夫过程经验测度的$p$-Wasserstein距离的收敛速度

这篇文章可能介绍了与遍历马尔可夫过程导出的经验测度的收敛性质相关的数学分析和证明，特别是侧重于$p$-Wasserstein距离。研究可能探讨了随着样本数量的增加，这些经验测度收敛到真实分布的速度。使用“遍历”一词表明马尔可夫过程具有长期的平稳分布。$p$-Wasserstein距离是一种用于衡量概率分布之间距离的度量。

• •侧重于从遍历马尔可夫过程导出的经验测度的收敛性。
• •使用$p$-Wasserstein距离来量化分布之间的距离。
• •可能提供了关于收敛速度的理论结果。
• •与机器学习和统计等领域相关，在这些领域中，分析经验分布的收敛性非常重要。