@第{CiCP-16-467条，作者={}，title={关于马尔可夫链蒙特卡罗方法的随机误差和计算效率}，journal={计算物理中的通信}，年份={2014}，体积={16}，数字={2}，页数={467--490}，抽象={在马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模拟中，热平衡量通过包含大量数据的样本集上的集合平均值进行估计相关样本的数量。这些样本是根据概率选择的分布函数，由平衡态的配分函数可知。作为仿真结果的随机误差很大，需要了解集合平均估计的方差，这取决于样本大小（即集合中样本的总数）和采样间隔（即循环数两个连续样本之间）。虽然大样本减少了差异，它们增加了模拟的计算成本。对于给定的CPU时间通过增加采样间隔，可以大大减少样本量，而如果原始采样间隔为非常小。在这项工作中，我们报告了一些将方差与样本大小和采样间隔。观察并确认了这些结果数字上。这些方差规则是为MCMC方法推导的，但也是有效的对于使用其他蒙特卡罗方法获得的相关样本。主要贡献这项工作包括这些数值观测的理论证明以及导致这些问题的一系列假设。
},issn={1991-7120}，doi={https://doi.org/10.4208/cicp.110613.280214a},url={http://global-sci.org/intro/article_detail/cicp/7050.html}}
TY-JOUR公司T1-关于马尔可夫链蒙特卡罗方法的随机误差和计算效率JO-计算物理通信VL-2级SP-467EP-4902014年上半年DA-2014/08序号-16做-http://doi.org/10.4208/cicp.110613.280214aUR-（欧元）https://global-sci.org/intro/article_detail/cicp/7050.html千瓦-AB公司-在马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模拟中，热平衡量通过包含大量数据的样本集上的集合平均值进行估计相关样本的数量。这些样本是根据概率选择的分布函数，由平衡态的配分函数可知。作为仿真结果的随机误差很大，需要了解集合平均估计值的方差，这取决于样本大小（即集合中样本的总数）和采样间隔（即循环数两个连续样本之间）。虽然大样本减少了差异，它们增加了模拟的计算成本。对于给定的CPU时间通过增加采样间隔，可以大大减少样本量，而如果原始采样间隔为非常小。在这项工作中，我们报告了一些将方差与样本大小和采样间隔。观察并确认了这些结果数字上。这些方差规则是为MCMC方法推导的，但也是有效的对于使用其他蒙特卡罗方法获得的相关样本。主要贡献这项工作包括这些数值观测的理论证明以及导致这些问题的一系列假设。
李军、菲利普·维格纳尔、孙淑玉和维克多·M·卡罗。(2020). 马尔可夫链蒙特卡罗方法的随机误差和计算效率。计算物理中的通信.16(2).467-490.doi:10.4208/cicp.110613.280214a
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