使用自适应再生过程进行抽样
摘要：从固定的再生分布$ \mu $和特定再生率$ \kappa $中使布朗运动丰富起来，结果是具有目标分布$ \pi $作为其不变分布的马尔可夫过程。我们介绍了一种通过在再生分布中添加质点来适应再生分布的方法。这使得过程可以尽可能少地进行再生模拟，从而大大降低计算成本。我们建立了这种自强化过程的收敛性，并探讨了它在从多个目标分布中进行抽样时的有效性。这些示例表明，我们的自适应方法允许使用丰富了再生的布朗运动从计算上难以处理的固定再生分布下进行模拟。
作者：Hector McKimm, Andi Q Wang, Murray Pollock, Christian P Robert, Gareth O Roberts
论文ID：2210.09901
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2022-10-19