📄 中文摘要
针对He等人(2024)提出的正则化Stein变分梯度下降(R-SVGD)算法,推导了其有限粒子收敛速率。R-SVGD通过对核化Wasserstein梯度应用预处理算子(resolvent-type preconditioner),有效修正了传统SVGD算法中存在的常数阶偏差。对于由此产生的N粒子相互作用系统,建立了时间平均(退火)经验测度的显式非渐近界限,证明了其收敛性。这些结果为理解R-SVGD在实际应用中,尤其是在有限粒子数量下的性能提供了坚实的理论基础,并揭示了该算法在解决复杂概率分布采样问题上的有效性。