論文の概要: Sampling conditioned diffusions via Pathspace Projected Monte Carlo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15743v1
- Date: Tue, 17 Jun 2025 23:01:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 19:00:04.75262
- Title: Sampling conditioned diffusions via Pathspace Projected Monte Carlo
- Title（参考訳）: モンテカルロ射影経路空間によるサンプリング条件付き拡散
- Authors: Tobias Grafke,
- Abstract要約: より一般的な制約で条件付き微分方程式をサンプリングするアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、条件付き制約に従う実現のサブ多様体上のパスをサンプリングするパス空間調整多様体サンプリングスキームである。
- 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 an algorithm to sample stochastic differential equations conditioned on rather general constraints, including integral constraints, endpoint constraints, and stochastic integral constraints. The algorithm is a pathspace Metropolis-adjusted manifold sampling scheme, which samples stochastic paths on the submanifold of realizations that adhere to the conditioning constraint. We demonstrate the effectiveness of the algorithm by sampling a dynamical condensation phase transition, conditioning a random walk on a fixed Levy stochastic area, conditioning a stochastic nonlinear wave equation on high amplitude waves, and sampling a stochastic partial differential equation model of turbulent pipe flow conditioned on relaminarization events.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、積分制約、終点制約、確率積分制約を含む、より一般的な制約に条件付き確率微分方程式をサンプリングするアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、条件付き制約に従う実現のサブ多様体上の確率パスをサンプリングするパス空間メトロポリス調整多様体サンプリングスキームである。
本研究では, 動的凝縮相転移をサンプリングし, 固定されたレヴィ確率領域にランダムウォークを条件付け, 高振幅波に確率的非線形波動方程式を条件付け, 再層化イベントに条件付き乱流の確率的偏微分方程式モデルをサンプリングすることにより, アルゴリズムの有効性を示す。
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