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J-GLOBAL ID：202202217146651806   整理番号：22A0848043

相補ハミルトニアンモンテカルロに基づくロバスト推論【JST・京大機械翻訳】

Robust Inference Based On the Complementary Hamiltonian Monte Carlo

著者 (3件)： Xu Xiaopeng (Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Liu Chuancai (Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Yang Hongji (School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester, Leicester, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Reliability  (IEEE Transactions on Reliability)
巻： 71  号： 1  ページ： 111-126  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0448A  ISSN： 0018-9529  CODEN： IERQAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,ハミルトニアンモンテカルロ(HMC)サンプラを用いて,ある信頼性確率モデルを調査することを目的とする。古典的HMCサンプラにはいくつかの懸念がある。この方法の注目すべき側面は,その値が理論において一定である「1」という受容確率から来る。一つの実用的問題は発散の可能性である。さらなる問題は,最後の主成分に本質的に横断するシミュレーション軌跡から出現する。また,この方法は実行時間パラメータに非常に敏感である。改善として,Riemann Maniold HMCは最初の主成分に沿って移動できる。しかし,他の成分に関する全体的精度は,不明のままである。No-Uターンサンプラは移動距離を調整できるが,過度のシミュレーションステップにも悩まされる。これらの懸念に取り組むために,本論文では,粒子間の仮想衝突によるエネルギーの保存を実行する。一定のシミュレーションステップを採用して,受容確率とステップサイズを調整する。そして,すべての主成分を調和するために2種類の軌道を代替する。実験は,提案アルゴリズムが確率モデルの信頼性と残存寿命を推定できることを示した。理論と実践をブリッジするために,アルゴリズムフラグメントをMathematica言語で実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  言語 ,  信頼性 ,  試料採取器 ,  パラメータ ,  成分 ,  確率モデル ,  *推論 ,  *ロバスト性 ,  余寿命
準シソーラス用語： ステップサイズ ,  実行時間 ,  Mathematica ,  移動距離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  システム同定  (IA02040O) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハミルトニアン ,  モンテカルロ ,  ロバスト ,  推論