极高计算代价似然：面向精确宇宙学的变分贝叶斯解法
宇宙学与河外天体物理
2023-06-13 v2
摘要
我们提出了一种变分贝叶斯解法，用于从极高计算代价的似然中计算非高斯后验。当 MCMC 采样在数值计算上不可行或在概念上无法实现时，我们的方法是进行参数推断的一种替代方案。例如，当似然或理论模型无法在任意参数值处求值，而只能在预先选定的值处求值时，传统的 MCMC 采样是不可能的，而我们的变分贝叶斯解法仍能成功估计完整的后验。在宇宙学中，这种情况例如发生在参数模型基于为预先选定的输入参数运行的昂贵模拟时。我们在 KiDS-450 弱引力透镜分析中展示了我们后验构造的适用性，在此我们仅用其原先数值后验求值次数的 0.6% 便重构了原始的 KiDS MCMC 后验。数值计算代价的降低意味着，以前耗尽数值计算预算的系统效应现在可以被包含在内。
引用
@article{arxiv.2203.05009,
title = {Extremely expensive likelihoods: A variational-Bayes solution for precision cosmology},
author = {Matteo Rizzato and Elena Sellentin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.05009},
year = {2023}
}
备注
Submitted to MNRAS, 10 pages, 5 figures