典型文献
基于序贯性蒙特卡洛采样器的并行采样方法
文献摘要：
许多科学和工程领域的问题经常会需要我们从一个给定分布中产生随机样本.在贝叶斯推断中,从后验分布中抽取样本是此类问题的一个代表性应用实例.常用的马尔可夫链蒙特卡洛方法比较难以发挥并行计算的优势,因此为了解决这个问题,在本文中我们提出了使用序贯性蒙特卡洛采样器作为在并行计算框架下对马尔可夫链蒙特卡洛方法的一个替代工具.具体而言,我们提出了序贯性蒙特卡洛采样器中两个不同的正向提议分布:高斯随机游动和朗之万正向核,并给出了相应的反向提议分布.结合数值试验,我们展示了在并行计算的条件下,序贯性蒙特卡洛采样器相比于多链条马尔可夫链蒙特卡洛方法,在计算效率上有明显的提升.
文献关键词：
贝叶斯推断;蒙特卡洛方法;序贯性蒙特卡洛采样器
中图分类号：
作者姓名：
吴江琦;李敬来
作者机构：
SJTU,上海交通大学数学科学学院,上海200240;UoB,伯明翰大学数学学院,英国B15 2TT
文献出处：
引用格式：
[1]吴江琦;李敬来-.基于序贯性蒙特卡洛采样器的并行采样方法)[J].数值计算与计算机应用,2022(03):281-294
A类：
序贯性蒙特卡洛采样器,马尔可夫链蒙特卡洛方法
B类：
并行采样,采样方法,工程领域,随机样本,贝叶斯推断,后验分布,应用实例,方法比较,并行计算,计算框架,提议,游动,数值试验,多链,计算效率
AB值：
0.157276
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