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安德鲁·戴维斯。;尤塞夫·马尔佐克;亚伦·史密斯;纳特斯·皮莱

局部逼近MCMC的速率最优细化策略。 （英语） Zbl 1495.62009号

统计计算。 32，第4号，第60号文件，第23页（2022）.
摘要：许多贝叶斯推理问题涉及目标分布，其密度函数的计算代价很高。将目标密度替换为基于少量精心选择的密度评估的局部近似值，可以显著降低马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样的计算开销。此外，局部逼近的不断细化可以保证渐近精确采样。我们设计了一种新的策略来平衡由近似值引起的偏差衰减率和MCMC方差衰减率。我们证明了所得到的局部近似MCMC（LA-MCMC）算法的误差大致以预期的\（1/\sqrt｛T｝\）速率衰减，并用数值方法证明了这一速率。我们还引入了一个算法参数，该参数确保在非常弱的尾部边界下收敛，从而显著加强了先前的收敛结果。最后，我们将LA-MCMC应用于地下水水文中的计算密集型贝叶斯反问题。

引用于1文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法

关键词：

马尔科夫蒙特卡洛;局部回归;贝叶斯推断;代理模型;抽样方法

软件：

github;NLopt（NLopt）;纳米法兰
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.D.Davis}等人，《统计计算》。32，第4号，第60号论文，23页（2022；Zbl 1495.62009）
全文： DOI程序 arXiv公司

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