并行边缘化蒙特卡洛及其在条件路径采样中的应用
摘要：蒙特卡洛采样方法常常受到长时间的相关性影响。因此，为了生成独立的样本，这些方法必须运行很多步骤。本文提出了一种克服这个困难的方法。该方法利用快速平衡的粗糙马尔可夫链从全系统中采样边缘分布的信息。这通过全链和辅助粗链之间的交换来实现。文中介绍了对随机微分方程的桥梁采样和过滤/平滑问题进行的数值测试结果。
作者：Jonathan Weare
论文ID：0709.1721
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2007-09-13