論文の概要: Efficient, Multimodal, and Derivative-Free Bayesian Inference With Fisher-Rao Gradient Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17263v3
• Date: Fri, 11 Oct 2024 14:45:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:27:52.019693
• Title: Efficient, Multimodal, and Derivative-Free Bayesian Inference With Fisher-Rao Gradient Flows
• Title（参考訳）: フィッシャー・ラオ勾配流による効率, 多モード, 導出自由ベイズ推論
• Authors: Yifan Chen, Daniel Zhengyu Huang, Jiaoyang Huang, Sebastian Reich, Andrew M. Stuart,
• Abstract要約: 正規化定数を含む確率分布の効率的な近似サンプリングについて検討した。 具体的には,科学技術応用における大規模逆問題に対するベイズ推定における問題クラスに着目する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.153270126742369
• License:
• Abstract: In this paper, we study efficient approximate sampling for probability distributions known up to normalization constants. We specifically focus on a problem class arising in Bayesian inference for large-scale inverse problems in science and engineering applications. The computational challenges we address with the proposed methodology are: (i) the need for repeated evaluations of expensive forward models; (ii) the potential existence of multiple modes; and (iii) the fact that gradient of, or adjoint solver for, the forward model might not be feasible. While existing Bayesian inference methods meet some of these challenges individually, we propose a framework that tackles all three systematically. Our approach builds upon the Fisher-Rao gradient flow in probability space, yielding a dynamical system for probability densities that converges towards the target distribution at a uniform exponential rate. This rapid convergence is advantageous for the computational burden outlined in (i). We apply Gaussian mixture approximations with operator splitting techniques to simulate the flow numerically; the resulting approximation can capture multiple modes thus addressing (ii). Furthermore, we employ the Kalman methodology to facilitate a derivative-free update of these Gaussian components and their respective weights, addressing the issue in (iii). The proposed methodology results in an efficient derivative-free sampler flexible enough to handle multi-modal distributions: Gaussian Mixture Kalman Inversion (GMKI). The effectiveness of GMKI is demonstrated both theoretically and numerically in several experiments with multimodal target distributions, including proof-of-concept and two-dimensional examples, as well as a large-scale application: recovering the Navier-Stokes initial condition from solution data at positive times.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,正規化定数を含む確率分布の効率的な近似サンプリングについて検討する。 具体的には,科学技術応用における大規模逆問題に対するベイズ推定における問題クラスに着目する。 提案手法における計算上の課題は次のとおりである。 一 高価な前方モデルの繰り返し評価の必要性 (二)複数モードの存在の可能性、及び 三 前方モデルの勾配又は随伴解法が実現できないという事実。 既存のベイズ推定手法はこれらの課題のいくつかを個別に満たすが、我々は3つ全てに体系的に対処する枠組みを提案する。 提案手法は確率空間におけるフィッシャー・ラオ勾配流の上に構築され,一様指数速度で目標分布に向かって収束する確率密度の力学系を導出する。 この急激な収束は、概略した計算負担に有利である (i) 演算子分割法とガウス混合近似を適用して流れを数値的にシミュレートする。 (II)。 さらに、これらのガウス成分とその重みの微分自由な更新を促進するためにカルマン法を用い、この問題に対処する。 (三) 提案手法は,ガウス混合カルマンインバージョン (GMKI) の多モード分布を扱うのに十分な高効率な微分自由サンプリング器を実現する。 GMKIの有効性は理論上も数値的にも,概念実証と2次元例を含む複数実験で実証され,大規模応用として,ソリューションデータからNavier-Stokes初期条件を正の時間で回収する。

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