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杨世浩;陈、杨;埃斯彭·伯顿;刘军S。

关于可并行化的马尔可夫链蒙特卡罗算法与废物回收。 （英语） Zbl 1406.65008号

统计计算。 28，第5期，1073-1081（2018）.
摘要：可并行马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）生成多个建议，并在每次MCMC迭代时并行化不同核上的似然函数评估。灵感来自B.Calderhead公司[“大都会算法并行化的一般构造”，美国国家科学院院刊111，第49期，17408–17413（2014；doi:10.1073/pnas.1408184111)]，我们为可并行化MCMC引入了一个通用的“废物再利用”框架，在该框架下，我们表明从统计和计算效率方面，使用废物再利用的加权样本优于重采样。我们还提供了一个简单易用的标准，即广义有效样本量，用于评估可并行化MCMC算法的效率，该标准适用于废物回收和普通版本。给出了广义有效样本量的矩估计，并通过仿真证明了其相当准确。

引用于4文件

MSC公司：

65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
60J22型 马尔可夫链中的计算方法

关键词：

加权样本;马尔科夫蒙特卡洛;Rao-Blackwellization公司;并行计算;有效样本数;估算效率

软件：

贝叶斯DA
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Yang}等人，《统计计算》。28，编号51073-1081（2018；兹bl 1406.65008）
全文： 内政部

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