岭可分模型中未调整朗之万算法的无维度依赖机制：子空间鲁棒 Wasserstein 分析

研究人员通过子空间鲁棒 Wasserstein 距离分析了高维贝叶斯推理中未调整朗之万算法（ULA）的偏差与混合时间。针对由独立同分布数据构成的岭可分势函数，理论证明了复杂度随样本量 $N$ 与维度 $d$ 的比值呈现钟形混合特征：在超参数化机制下复杂度仅取决于秩 $N$ 而非 $d$，在大样本机制下可实现无维度依赖复杂度，而在 $N \asymp d$ 的比例机制附近通常无法获得无维度依赖保证。