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约翰·莫里亚蒂;陪审员沃格林;亚历山德罗·佐卡

具有非凸支持的目标都市级采样器。 （英语） Zbl 1475.62051号

统计计算。 31，第6号，第72号论文，16页（2021年）.
摘要：当目标具有非凸支持（A\subset{\mathbb{R}}^d）时，我们旨在通过重用（A^c）中的建议来改进对通用随机行走Metropolis算法的探索，否则这些建议将被拒绝。该算法是Metropolis-class算法，在标准条件下链满足强大的大数定律和中心极限定理。提供了相对于随机行走大都会的性能改进的理论和数值证据。讨论了实现问题，并给出了数值示例，包括全局优化和罕见事件采样的应用。

引用于2文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
60F05型 中心极限和其他弱定理
60J05型 一般状态空间上的离散马尔可夫过程
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
90立方厘米26 非凸规划，全局优化
65千5 数值数学规划方法

关键词：

马尔科夫蒙特卡洛;Metropolis-Hastings算法;多模态目标分布;多段法;全局优化
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Moriarty}等人，《统计计算》。31，第6号，第72号论文，16页（2021；Zbl 1475.62051）
全文： 内政部 arXiv公司

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