分层作为马尔可夫链蒙特卡洛的一般方差缩减方法
统计方法学
2020-06-22 v3 数值分析
数值分析
计算物理
摘要
伞形采样的特征向量方法（EMUS）属于统计力学中一类流行的方法，该方法将分层抽样调查的原理应用于自由能的计算。我们对 EMUS 进行了详细的理论分析。基于此分析，我们表明 EMUS 是一种计算任意目标分布平均值的高效通用方法。特别地，我们表明当目标分布为多峰分布或目标是计算尾部概率时，EMUS 的效率远高于直接 MCMC。为了说明这些理论结果，我们展示了该方法在贝叶斯统计问题中的教程性应用。
引用
@article{arxiv.1705.08445,
title = {Stratification as a general variance reduction method for Markov chain Monte Carlo},
author = {Aaron R. Dinner and Erik Thiede and Brian Van Koten and Jonathan Weare},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.08445},
year = {2020}
}
备注
52 pages, 11 figures