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Spectral analysis of Markov kernels and application to the convergence rate of discrete random walks
Denis Guibourg 1, Loïc Hervé 1, James Ledoux 1
(07/06/2012)

Let $\{X_n\}_{n\in\N}$ be a Markov chain on a measurable space $\X$ with transition kernel $P$ and let $V:\X\r[1,+\infty)$. The Markov kernel $P$ is here considered as a linear bounded operator on the weighted-supremum space $\cB_V$ associated with $V$. Then the combination of quasi-compactness arguments with precise analysis of eigen-elements of $P$ allows us to estimate the geometric rate of convergence $\rho_V(P)$ of $\{X_n\}_{n\in\N}$ to its invariant probability measure in operator norm on $\cB_V$. A general procedure to compute $\rho_V(P)$ for discrete Markov random walks with identically distributed bounded increments is specified.
1 :  Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR)
CNRS : UMR6625 – Université de Rennes 1 – École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) : - RENNES – Université de Rennes II - Haute Bretagne
Théorie ergodique
Statistique
Mathématiques/Probabilités
Geometric ergodicity – quasi-compactness – Drift condition – Birth-and -Death Markov chains.
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