哈密顿/混合蒙特卡洛中的动能选择
统计计算
2018-11-19 v3
摘要
我们考虑了哈密顿蒙特卡洛 (Hamiltonian Monte Carlo) 中不同的动能选择如何影响算法性能。为此，我们引入了两个易于评估的量：复合梯度 (composite gradient) 和隐式噪声 (implicit noise)。我们建立了关于积分器稳定性和几何收敛性的结果，并表明导致重尾动量分布的动能选择可能会表现出一种我们定义的 undesirable negligible moves 性质。我们概述了一般的效率 - 鲁棒性权衡，并讨论了依赖近似梯度的实现方案。两项数值研究阐明了我们的理论发现，表明导致高斯动量分布的标准选择在鲁棒性或效率方面并不总是最优的。
引用
@article{arxiv.1706.02649,
title = {Kinetic energy choice in Hamiltonian/hybrid Monte Carlo},
author = {Samuel Livingstone and Michael F. Faulkner and Gareth O. Roberts},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.02649},
year = {2018}
}
备注
15 pages (+7 page supplement, included here as an appendix), 2 figures (+1 in supplement)