每样本仅用一比特精确记录 Metropolis-Hastings 类蒙特卡罗模拟
计算物理
2011-05-12 v1 数据分析、统计与概率
统计方法学
摘要
Metropolis-Hastings (MH) 算法是一类马尔可夫链蒙特卡罗方法的原型，这类方法提出状态间的转移，然后接受或拒绝该提议。这些方法生成一个相关的随机样本序列，传递关于所需概率分布的信息。决定如何记录这些信息是 MH 类算法实现实际设计中的重要一步。许多实现丢弃了大部分此类信息，以减少对存储容量和磁盘写入吞吐量的需求。本文描述了如何通过记录一个包含 1 表示接受、0 表示拒绝的比特串，实现完整样本序列的无信息丢失记录，从而促进模拟设计与数据分析约束的解耦。该记录方法每样本仅使用一比特，这是获取所需分布信息速率的一个上界。我们还在正则系综中一个带电粒子的非平凡胶体系统上演示了该方法并量化了其优势。该方法对系统或模拟设计不施加任何限制，且与 MH 算法的衍生方法兼容。
引用
@article{arxiv.1105.2266,
title = {Exact recording of Metropolis-Hastings-class Monte Carlo simulations using one bit per sample},
author = {Albert H. Mao and Rohit V. Pappu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1105.2266},
year = {2011}
}
备注
5 pages, 2 tables, 1 executable Java Archive (JAR) file