连接简单梯度法与 Hamiltonian Monte Carlo 的无细致平衡条件随机动力学
统计力学
2021-07-20 v1
摘要
采样在各科学领域的理论中占据重要位置，而马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）提供了最常见的采样技术。在 MCMC 的发展中，大量研究致力于加速向目标分布的收敛。Hamiltonian Monte Carlo（HMC）即是 MCMC 的一种此类变体。在 MCMC 的近期发展中，另一种基于违背细致平衡条件的方法引起了广泛关注。历史上，这两种方法被独立提出，它们之间的关系尚未被清晰理解。本文在违背细致平衡条件的广义蒙特卡洛方法框架中无缝地理解了这两种方法。此外，我们基于该框架提出了一种高效的蒙特卡洛方法。
引用
@article{arxiv.2107.08633,
title = {Stochastic dynamics without detailed balance condition connecting simple gradient method and Hamiltonian Monte Carlo},
author = {Akihisa Ichiki and Masayuki Ohzeki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.08633},
year = {2021}
}
备注
2 figures