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安德鲁·霍尔布鲁克。

量子并行马尔可夫链蒙特卡罗。 （英语） Zbl 07792625号

J.计算。图表。斯达。 32，第4期，1402-1415（2023）.
摘要：我们为并行MCMC算法提出了一种新的混合量子计算策略，该算法在每一步生成多个建议。该策略通过使用Gumbel-max技巧将广义接受-投射步骤转化为离散优化问题，使得并行MCMC中的速率限制步骤易于量子并行化。当结合来自并行MCMC文献的新见解时，这种方法允许我们将目标密度评估嵌入Grover量子搜索算法的著名扩展中。使用（P）表示单个MCMC迭代中的提案数量，组合策略将所需的目标评估数量从\（\mathcal{O}（\mathcal{P}）\）减少到\（\mathcal{0}（\sqrt{\mathcal{P}}）。在下文中，我们回顾了量子计算、量子搜索和甘贝尔-马克斯技巧的基本原理，以便为尽可能广泛的读者阐明它们的结合。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

算法;马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）;并行计算;统计计算

软件：

大规模MDS;化学需氧量;ggplot2;蟒蛇;美国广播公司;TensorFlow公司;hp霍克斯;韦桑德森
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\textit{A.J.Holbrook}，J.计算。图表。Stat.32，No.4，1402--1415（2023；Zbl 07792625）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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