분산 사회 샘플링 알고리즘의 점근적 특성 분석

본 논문은 무작위 네트워크 상에서 수행되는 분산 사회 샘플링 프로토콜의 수렴성, 강일관성 및 추정 오차의 점근 정규성을 stochastic approximation 프레임워크를 이용해 이론적으로 규명한다. 적절한 스텝 사이즈와 가중치 조건 하에 모든 에이전트의 추정값이 동일한 확률분포로 수렴하고, 파라미터 조정을 통해 초기 경험분포에 거의 확실히 수렴함을 보이며, 최종 오차는 평균 0, 공분산이 네트워크와 양자화 오류에 의해 결정되는 정규분포를…

저자: Qian Liu, Xingkang He, Haitao Fang