在本文中，我们在使用离散的Langevin扩散的三个方案中从目标密度采样的误差提供非渐近上限。第一个方案是Langevin Monte Carlo（LMC）算法，歌曲的欧拉分散化的歌曲扩散。第二个和第三种方案分别是用于可微分电位和动力学Langevin Monte Carlo的动力学Langevin Monte Carlo（KLMC），用于两次可分视电位（KLMC2）。主要焦点是在$ \ mathbb r ^ p $的目标密度上，但不一定强烈地抖动。在两种类型的平滑假设下获得计算复杂度的界限：电位具有嘴唇连续梯度，并且电位具有嘴角连续的Hessian基质。采样误差由Wassersein-$ Q $距离测量。我们倡导在计算复杂性定义中使用新的维度适应缩放，当考虑Wasserstein-$ Q $距离时。所获得的结果表明，实现小于规定值的缩放误差的迭代次数仅取决于多项尺寸。