論文の概要: Couplings for Andersen Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14239v1
• Date: Tue, 29 Sep 2020 18:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 07:14:33.830670
• Title: Couplings for Andersen Dynamics
• Title（参考訳）: アンデルセンダイナミクスのためのカップリング
• Authors: Nawaf Bou-Rabee, Andreas Eberle
• Abstract要約: アンデルセン力学は分子シミュレーションの標準的な方法であり、MCMC推論で使われるハミルトニアンモンテカルロアルゴリズムの前駆体である。 我々は、基礎となるポテンシャルエネルギーの大域的凸性を必要としないワッサーシュタインの感覚における鋭い収束境界を得るための結合を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Andersen dynamics is a standard method for molecular simulations, and a precursor of the Hamiltonian Monte Carlo algorithm used in MCMC inference. The stochastic process corresponding to Andersen dynamics is a PDMP (piecewise deterministic Markov process) that iterates between Hamiltonian flows and velocity randomizations of randomly selected particles. Both from the viewpoint of molecular dynamics and MCMC inference, a basic question is to understand the convergence to equilibrium of this PDMP particularly in high dimension. Here we present couplings to obtain sharp convergence bounds in the Wasserstein sense that do not require global convexity of the underlying potential energy.
• Abstract（参考訳）: アンデルセン力学は分子シミュレーションの標準的な方法であり、MCMC推論で使われるハミルトンモンテカルロアルゴリズムの前駆体である。 アンデルセン力学に対応する確率過程は、ハミルトン流とランダムに選択された粒子の速度ランダム化を繰り返すPDMP(一部決定論的マルコフ過程)である。 分子動力学とMCMC推論の両方の観点から、基本的な疑問は特に高次元においてこのPDMPの平衡への収束を理解することである。 ここでは、基礎となるポテンシャルエネルギーの大域的凸性を必要としないワッサーシュタイン感覚における鋭い収束境界を得るための結合を示す。

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