論文の概要: Chebyshev Particles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06373v1
• Date: Sun, 10 Sep 2023 16:40:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 12:14:32.472072
• Title: Chebyshev Particles
• Title（参考訳）: チェビシェフ粒子
• Authors: Xiongming Dai and Gerald Baumgartner
• Abstract要約: まず、対象の後方分布を無限次元ユークリッド空間におけるサンプルの写像として考える。 重み付けされたリース分極量を最大化して、ペアの相互作用により、補正可能な部分多様体を識別する新しい基準を提案する。 我々は,合成データを用いた線形状態空間モデルと実世界のデータを用いた非線形ボラティリティモデルを用いたパラメータ推論実験により,高い性能を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Markov chain Monte Carlo (MCMC) provides a feasible method for inferring Hidden Markov models, however, it is often computationally prohibitive, especially constrained by the curse of dimensionality, as the Monte Carlo sampler traverses randomly taking small steps within uncertain regions in the parameter space. We are the first to consider the posterior distribution of the objective as a mapping of samples in an infinite-dimensional Euclidean space where deterministic submanifolds are embedded and propose a new criterion by maximizing the weighted Riesz polarization quantity, to discretize rectifiable submanifolds via pairwise interaction. We study the characteristics of Chebyshev particles and embed them into sequential MCMC, a novel sampler with a high acceptance ratio that proposes only a few evaluations. We have achieved high performance from the experiments for parameter inference in a linear Gaussian state-space model with synthetic data and a non-linear stochastic volatility model with real-world data.
• Abstract（参考訳）: マルコフ連鎖モンテカルロ (mcmc) は隠れマルコフモデルを推定するための実現可能な方法であるが、モンテカルロ標本がパラメータ空間内の不確定な領域内でランダムに小さなステップを踏むため、特に次元の呪いによって、計算的に禁止されることが多い。 目的の後方分布を、決定論的部分多様体が埋め込まれた無限次元ユークリッド空間における標本の写像として初めて考慮し、重み付きリース分極量最大化による新しい基準を提案し、ペアワイズ相互作用を通じて直交可能な部分多様体を識別する。 チェビシェフ粒子の特性を解析し, 高い受け入れ率を有する新しい試料試料であるシーケンシャルMCMCに埋め込み, 少数の評価のみを提案する。 本研究では,合成データを用いた線形ガウス状態空間モデルと実世界データを用いた非線形確率ボラティリティモデルにおけるパラメータ推定実験から,高い性能を得た。

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