Kacの定理を用いた貴重なMarkov連鎖モンテカルロサンプラのブースト:Kick-Kacテレポーテーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Douc Randal; Durmus Alain; Enfroy Aurelien; Olsson Jimmy

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209607895687 整理番号：22P0027239

Kacの定理を用いた貴重なMarkov連鎖モンテカルロサンプラのブースト:Kick-Kacテレポーテーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Boost your favorite Markov Chain Monte Carlo sampler using Kac's theorem: the Kick-Kac teleportation algorithm

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発行年： 2022年01月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年05月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,いくつかの一般的な状態空間で定義された与えられたターゲット分布πからのサンプリング問題に焦点を当てた。この目的のために,非可逆Markov連鎖の新しいクラスを導入し,各鎖を拡張状態空間で定義し,限界分布としてπを付加する不変確率測度を持つ。提案方法はKacの定理の新しい定式化によって触発され,大域的および局所動力学がスムーズに組み合わせられる。穏やかな条件下で,対応するMarkov遷移カーネルは,非還元性とHarris再帰性を示すことができる。さらに,幾何学的エルゴード性は,大域的および局所動力学に対して適切な条件下で成立することを確認した。最後に,提案した方法の使用と既存のMarkov連鎖モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムとの比較におけるその潜在的利点を数値的に説明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 統計学 , パターン認識 , システム・制御理論一般

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