原文:MCMC: The Metropolis Sampler

本文主要译自 MCMC: The Metropolis Sampler 正如之前的文章讨论的,我们可以用一个马尔可夫链来对目标分布 p x 进行采样,通常情况下对于很多分布 p x ,我们无法直接进行采样。为了实现这样的目的,我们需要为马尔可夫链设计一个状态转移算子 transition operator ,是的这个马尔可夫链的稳态分布与目标分布吻合。Metropolis 采样算法 更通常的是 M ...

2015-12-06 07:22 1 2514 推荐指数:

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MCMC: The Metropolis-Hastings Sampler

本文主要译自:MCMC:The Metropolis-Hastings Sampler 上一篇文章中,我们讨论了Metropolis 采样算法是如何利用马尔可夫链从一个复杂的,或未归一化的目标概率分布进行采样的。Metropolis 算法首先在马尔可夫链中基于上一个个状态 \(x^{(t-1 ...

Mon Dec 21 21:26:00 CST 2015 0 2670
Metropolis-Hastings算法

参考文献:Morten Hjorth-jensen 计算物理讲义 1. Metropolis-Hastings算法 1.1 随机行走:行走概率 \(T(i \rightarrow j)\)和接受概率 \(A(i \rightarrow j)\) 随机行者的跃迁概率为 \[W( i ...

Mon Oct 11 21:32:00 CST 2021 0 144
Metropolis-Hastings algorithm

Metropolis-Hastings algorithm Metropolis-Hastings algorithm 1. 随机模拟的基本思想 2. 拒绝抽样 3. Metropolis-Hastings抽样 3.1 引入思想 ...

Fri May 04 00:57:00 CST 2018 2 8982
Metropolis-Hastings算法

(学习这部分内容大约需要1.5小时) 摘要 马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)是一种近似采样算法, 它通过定义稳态分布为 \(p\) 的马尔科夫链, 在目标分布 \(p\) 中进行采样. Metropolis-Hastings 是找到这样一条 ...

Wed Feb 15 00:38:00 CST 2017 0 1285
MCMC(四)Gibbs采样

    MCMC(一)蒙特卡罗方法     MCMC(二)马尔科夫链     MCMC(三)MCMC采样和M-H采样     MCMC(四)Gibbs采样     在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中,我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题 ...

Fri Mar 31 01:03:00 CST 2017 97 47040
MCMC抽样中的burn in

一个马尔可夫链需要经过多次的状态转移过程采用达到一个稳定状态,这时候采样才比较接近真实的分布。此过程称为burn in。一般可通过丢弃前面的N个采样结果来达到burn in。 ...

Sat Oct 16 06:44:00 CST 2021 0 959
 
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