論文の概要: Accelerated sampling using SamAdams variable timesteps and position-adaptive Langevin dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26881v1
- Date: Thu, 25 Jun 2026 11:09:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.254905
- Title: Accelerated sampling using SamAdams variable timesteps and position-adaptive Langevin dynamics
- Title（参考訳）: SamAdams可変時間ステップと位置適応ランゲヴィンダイナミクスを用いた加速サンプリング
- Abstract要約: 本稿では,2つの相補的なデバイスをベースとした高速化されたランゲヴィンに基づくサンプリング手法を提案する。
この方法は、緩和された剛性モニタを用いて、位相空間の剛性領域における有効積分ステップを自動的に縮小する。
局所的な力の方向に沿って摩擦を集中させ、正準分布を正確な不変量として保存する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce an accelerated Langevin-based sampling method that is based on two complementary devices: \emph{SamAdams} adaptive timestepping, which automatically shrinks the effective integration step in stiff regions of phase space using a relaxed stiffness monitor, and \emph{position-adaptive Langevin} (PAL) dynamics, which concentrates friction along the local force direction while preserving the canonical distribution as the exact invariant measure. The resulting combined scheme (SA-PAL) is implemented in a palindromic integrator which requires only one force evaluation per iteration through suitable organisation of the integration steps and by exploiting the rank-one-plus-scalar structure of the PAL friction tensor. We test the method on various model problems: the Rosenbrock function, a thin entropic channel, the Mueller-Brown potential, and a Bayesian parameterisation problem with a sparsity-inducing shrinkage prior. On the Rosenbrock and Mueller-Brown potentials mixing rates are improved by 1.5-3 times compared to fixed stepsize integration. Efficiency gains of more than an order of magnitude are documented in the other examples.
- Abstract（参考訳）: 緩和された剛性モニタを用いて位相空間の剛性領域における有効積分ステップを自動的に縮小する適応型タイムステッピングと、正準分布を正確な不変量として保ちながら局所的な力方向に沿って摩擦を集中するpAL(emph{position-adaptive Langevin})ダイナミックスである。
得られた組み合わせスキーム (SA-PAL) は, PAL摩擦テンソルのランク・ワン・プラス・スカラー構造を利用して, 繰り返し毎の力量評価のみを要し, パリンドロミックインテグレータに実装される。
提案手法は, ローゼンブロック関数, 薄いエントロピーチャネル, ミューラー・ブラウンポテンシャル, ベイズパラメータ化問題, および, 疎縮を先行したベイズパラメータ化問題など, 様々なモデル問題に対して検証する。
Rosenbrock と Mueller-Brown の混合速度は, 固定段差積分に比べて1.5-3倍向上する。
他の例では、1桁以上の効率向上が記録されている。
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