最小化交互自由能的镜像下降算法
最优化与控制
2020-04-10 v1 机器学习
数值分析
数值分析
摘要
本札记考虑最小化交互自由能的问题。受镜像下降算法启发，对给定交互自由能，我们提出一种考虑参考测度与交互项的新型度量下的下降动力学。该度量自然引出概率测度的单调重参数化。通过对重参数化下降动力学以显式 Euler 方法离散化，我们得到一种用于最小化交互自由能的新型镜像下降型算法。文中给出数值结果以展示所提算法的效率。
引用
@article{arxiv.2004.04555,
title = {Mirror Descent Algorithms for Minimizing Interacting Free Energy},
author = {Lexing Ying},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.04555},
year = {2020}
}