Salem A.Alyami。;阿扎德，A.K.M。;乔纳森·基思（Jonathan M.Keith）。 有向图和无向图的均匀采样以顶点连通性为条件。 （英语） Zbl 1347.05105号 Hinz，Andreas（ed.）等人，《图论及其应用国际会议论文集》（ICGTA-15），印度哥印拜陀，2015年12月16-19日。阿姆斯特丹：爱思唯尔。离散数学电子笔记53，43-55，仅电子版（2016）。 摘要：图分析中的许多应用都需要对一个图或网络空间进行随机均匀采样。例如，可能需要从特定的大目标空间中高效地绘制一个具有代表性的小型图形样本。我们假设已经定义了一个均匀分布\（f（N，E）=1/|\mathcal{X}|\），其中\（N\）是一个节点集，\（E\）是边集，\。我们提出了一种从这种分布中随机抽样图的新方法。新方法使用了一种称为邻域采样器的马尔可夫链蒙特卡罗方法。通过对有向图和无向图的可行空间进行模拟，验证了新的采样技术，并将其计算效率与传统的Metropolis-Hastings采样器进行了比较。仿真结果表明，目标空间采样效率高，收敛速度比大都会黑斯廷斯采样器。关于整个系列，请参见[Zbl 1350.05001号]. MSC公司： 05C40号 连接性 05C20号 有向图（有向图），比赛 05C80号 随机图（图形理论方面） 62C10个 贝叶斯问题；贝叶斯过程的特征 60J10型 马尔可夫链（离散状态空间上的离散时间马尔可夫过程） 关键词：采样图空间;马尔科夫蒙特卡洛;贝叶斯网络 软件：TETRAD公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.A.Alyami}等人，《电子》。注释离散数学。53、43-55（2016；Zbl 1347.05105） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Bollobas，B.，《随机图》（2001），剑桥大学出版社·Zbl 0997.05049号 [2] 卡塞拉，G。；George，E.，解释吉布斯采样器，《美国统计学家》，46，167-174（1992） [3] Chib，S。；Greenberg，E.，《理解大都会黑斯廷斯算法》，《美国统计学家》，49，327-335（1995） [4] 埃尔德斯，P。；Renyi，A.，《随机图》，《数学出版物》，第6290-297页（1959年）·Zbl 0092.15705号 [5] Gelman，A.，《迭代和非迭代模拟算法》（1992年），加州大学统计系，技术报告347 [6] Geweke，J.，评估基于抽样的后验矩计算方法的准确性，贝叶斯统计，4169-193（1992） [7] Gilbert，E.N.，《随机图》，《数理统计年鉴》，第30期，第1141-1144页（1959年）·Zbl 0168.40801号 [8] 吉尔克斯，W.R。；贝斯特，N.G。；Tan，K.K.C.，Gibbs抽样中的自适应拒绝Metropolis抽样，应用统计，44455-472（1995）·兹伯利0893.62110 [9] Hastings，W.K.，《使用马尔可夫链的蒙特卡罗采样方法及其应用》，《生物统计学》，第57期，第97-109页（1970年）·Zbl 0219.65008号 [10] 基思，J.M。；Sofronov，G.Y。；Kroese，D.P.，广义吉布斯采样器和邻域采样器，（蒙特卡罗和准蒙特卡罗方法（2008），施普林格：施普林格-柏林-海德堡），537-5472006。31 ·Zbl 1141.65314号 [11] 北卡罗来纳州大都会。；罗森布鲁斯，A.W。；Rosenbluth，M.N。；出纳员，A.H。；特勒，E.，用快速计算机器计算状态方程，化学物理杂志，211087-1092（1953）·Zbl 1431.65006号 [12] Spirtes，P。；Glymour，C。；Scheines，R.，因果、预测和搜索（1993），斯普林格·弗拉格·Zbl 0806.62001 [13] Tierney，L.，探索后验分布的马尔可夫链，《统计年鉴》，221701-1762（1994）·Zbl 0829.62080号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。