用马尔可夫链初始化自适应重要性采样
摘要：自适应重要性采样是从复杂目标密度中采样的强大工具，但其成功取决于初始提议密度。本文提出了一种使用马尔可夫链和层次聚类自动执行初始化的算法。在多峰挑战性例子中，我们通过与嵌套采样结果的比较，在多达20个维度上检查了性能。我们的方法提供了一个导致快速收敛和准确估计总体归一化和边际分布的提议。
作者：Frederik Beaujean and Allen Caldwell
论文ID：1304.7808
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2013-05-01