用于多峰分布高效马尔可夫链蒙特卡洛采样的延迟拒绝方案

许多领域中的诸多问题都具有多峰结构的目标分布特征，其中若干孤立局部极大值的存在极大地降低了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样算法的效率。已经提出了多种解决方案，例如模拟回火或使用并行链，以促进对相关参数空间的探索。在参数空间维度较小和/或计算成本不是限制因素的情况下，它们提供了有效的策略。然而，在由参数空间区域之间的简并诱导多峰结构的高维空间中，这些方法便会失效。在本文中，我们提出了一种完全马尔可夫的方法，基于具有任意步数的广义延迟拒绝方案来高效采样此类分布，并提供了该算法高效数值实现的细节。