SMC$^2$中粒子边际Metropolis-Hastings与粒子Gibbs核的自适应切换
统计计算
2023-07-24 v1
摘要
序贯蒙特卡洛平方(SMC;Chopin等人,2012)方法可用于从似然难处理的状态空间模型的精确后验分布中采样。这些方法是粒子马尔可夫链蒙特卡洛(particle MCMC;Andrieu等人,2010)的SMC类比,并依赖于粒子MCMC核在每次迭代中变异粒子。粒子MCMC核的两个选项是粒子边际Metropolis-Hastings(PMMH)和粒子Gibbs(PG)。我们引入一种在SMC每次迭代中自适应选择粒子MCMC核的方法,特别关注于在PMMH和PG核之间切换。与在整个算法中使用固定粒子MCMC核相比,所得方法可显著提升SMC的效率。我们方法的代码可在https://github.com/imkebotha/kernel_switching_smc2获取。
引用
@article{arxiv.2307.11553,
title = {Adaptively switching between a particle marginal Metropolis-Hastings and a particle Gibbs kernel in SMC$^2$},
author = {Imke Botha and Robert Kohn and Leah South and Christopher Drovandi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.11553},
year = {2023}
}