Geometric convergence bounds for Markov chains in Wasserstein distance based on generalized drift and contraction conditions

Soit (Xn)n=0? une chaîne de Markov définie sur un espace polonais qui a distribution stationnaire ?. Cet article s’intéresse aux bornes supérieures pour la distance Wasserstein entre les distributions Xn et En particulier, borne géométrique explicite est obtenue à l’équilibre en utilisant des conditions dérive contraction dont paramètres varient dans l’espace d’états. Ces nouveaux types permettent d’obtenir convergence plus précises que versions standard où sont constants. Des applications ce résultat données le contexte processus auto-régressifs non-linéaires d’un algorithme Gibbs modèle effets aléatoires.