Fugu-MT 論文翻訳(概要): Randomized Runge-Kutta-Nystr\"om

論文の概要: Randomized Runge-Kutta-Nystr\"om

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07399v1
Date: Wed, 11 Oct 2023 11:35:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-14 02:22:19.194062
Title: Randomized Runge-Kutta-Nystr\"om
Title（参考訳）: ランダム化ルンゲ・クッタ・ニストローム
Authors: Nawaf Bou-Rabee and Tore Selland Kleppe
Abstract要約: 種々の可逆マルコフ連鎖モンテカルロ鎖の下にあるハミルトン流を近似する方法を提案する。対応するマルコフ連鎖のより優れた複雑性は、よく定義された高次元ターゲット分布の選択に対して数値的に証明される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present 5/2- and 7/2-order $L^2$-accurate randomized Runge-Kutta-Nystr\"om methods to approximate the Hamiltonian flow underlying various non-reversible Markov chain Monte Carlo chains including unadjusted Hamiltonian Monte Carlo and unadjusted kinetic Langevin chains. Quantitative 5/2-order $L^2$-accuracy upper bounds are provided under gradient and Hessian Lipschitz assumptions on the potential energy function. The superior complexity of the corresponding Markov chains is numerically demonstrated for a selection of `well-behaved', high-dimensional target distributions.
Abstract（参考訳）: 5/2-および7/2-次$l^2$-accurate randomized runge-kutta-nystr\"om法を用いて,非可逆性マルコフ鎖モンテカルロ鎖と不調整速度ランジュバン鎖を含む種々の非可逆マルコフ鎖モンテカルロ鎖のハミルトニアンフローを近似する。量的 5/2-次$l^2$-accuracy upper bound は、ポテンシャルエネルギー関数の勾配とヘッセン・リプシッツの仮定の下で与えられる。対応するマルコフ連鎖のより優れた複雑性は ' well-behaved', high-dimensional target distributions の選択に対して数値的に証明される。

関連論文リスト

Provable Benefit of Annealed Langevin Monte Carlo for Non-log-concave Sampling [28.931489333515618]
簡単なアンニール型Langevin Monte Carloアルゴリズムに対して$widetildeOleft(fracdbeta2cal A2varepsilon6right)のオラクル複雑性を確立する。例えば、$cal A$ は対象分布 $pi$ と容易にサンプリング可能な分布を補間する確率測度の曲線の作用を表す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-24T02:15:48Z)
von Mises Quasi-Processes for Bayesian Circular Regression [57.88921637944379]
円値ランダム関数上の表現的および解釈可能な分布の族を探索する。結果の確率モデルは、統計物理学における連続スピンモデルと関係を持つ。後続推論のために、高速マルコフ連鎖モンテカルロサンプリングに寄与するストラトノビッチのような拡張を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-19T01:57:21Z)
Proximal Algorithms for Accelerated Langevin Dynamics [57.08271964961975]
我々は,確率化Nesterovスキームに基づくMCMCアルゴリズムの新たなクラスを開発する。統計処理と画像処理の異なるモデルに対して,Langevinサンプルよりも提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-24T19:56:01Z)
Unbiased Kinetic Langevin Monte Carlo with Inexact Gradients [0.8749675983608172]
動力学的ランゲヴィンダイナミクスに基づく後進手段の非バイアス化手法を提案する。提案した推定器は偏りがなく、有限分散となり、中心極限定理を満たす。以上の結果から、大規模アプリケーションでは、非バイアスアルゴリズムは「ゴールドスタンダード」なハミルトニアン・モンテカルロよりも2～3桁効率が良いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-08T21:19:52Z)
Continual Repeated Annealed Flow Transport Monte Carlo [93.98285297760671]
我々はCRAFT(Continuous Repeated Annealed Flow Transport Monte Carlo)を提案する。シーケンシャルなモンテカルロサンプリングと正規化フローを用いた変分推論を組み合わせる。 CRAFTは格子場の実例で驚くほど正確な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-31T10:58:31Z)
Mean-Square Analysis with An Application to Optimal Dimension Dependence of Langevin Monte Carlo [60.785586069299356]
この研究は、2-ワッサーシュタイン距離におけるサンプリング誤差の非同相解析のための一般的な枠組みを提供する。我々の理論解析は数値実験によってさらに検証される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-08T18:00:05Z)
An Introduction to Hamiltonian Monte Carlo Method for Sampling [26.555110725656963]
Hamiltonian Monte Carlo (HMC) は、Gibs密度$pi(x)propto e-f(x)$からサンプリングするハミルトン力学に着想を得たアルゴリズムである。理想化された HMC は$pi$ を保持し、$f$ が強く凸かつ滑らかなときにその収束を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-27T03:28:20Z)
Antithetic Riemannian Manifold And Quantum-Inspired Hamiltonian Monte Carlo [3.686886131767452]
我々は、ハミルトニアンモンテカルロと量子インスパイアされたハミルトニアンモンテカルロのアンチセティックバージョンである新しいアルゴリズムを提案する。ハミルトニアン・モンテカルロにアンチセティックサンプリングを加えると、バニラ・ハミルトニアン・モンテカルロよりも高い有効試料率が得られることが示されている。この分析は,実世界の金融市場データを用いたジャンプ拡散プロセス,およびベイジアンロジスティック回帰を用いた実世界のベンチマーク分類タスクで実施される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-05T15:03:07Z)
Annealed Flow Transport Monte Carlo [91.20263039913912]
Annealed Flow Transport (AFT) built on Annealed Importance Smpling (AIS) and Sequential Monte Carlo (SMC) AFTは、連続したターゲットに向かって粒子をプッシュするために順次学習されるNFに依存します。 AFTの人口バージョンの連続時間スケーリング限界は、Feynman--Kac測度によって与えられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-15T12:05:56Z)
A New Framework for Variance-Reduced Hamiltonian Monte Carlo [88.84622104944503]
分散還元型ハミルトン・モンテカルロ法 (HMC) の新たなフレームワークを提案し,$L$-smooth および $m$-strongly log-concave 分布からサンプリングする。本研究では,SAGA法やSVRG法をベースとした非バイアス勾配推定器を用いて,バッチサイズを小さくすることで,高い勾配効率が得られることを示す。総合的および実世界のベンチマークデータによる実験結果から、我々の新しいフレームワークは、完全な勾配と勾配HMCアプローチを著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-09T02:44:24Z)
Generative Neural Samplers for the Quantum Heisenberg Chain [0.3655021726150368]
生成神経サンプラーは、統計物理学や量子場理論における問題に対するモンテカルロ法を補完するアプローチを提供する。本研究は、実世界の低次元スピン系の可観測性を推定する生成神経サンプラーの能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-18T14:28:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。