bouncy particle sampler
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1 天有情绪数据
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新型弹跳粒子采样器提高了复杂分布的采样效率
研究人员开发了一种名为并行退火弹跳粒子采样器（BPS-PT）的新方法，以提高从复杂概率分布采样的效率。该技术建立在弹跳粒子采样器（BPS）的基础上，BPS使用均匀的线性运动和弹性碰撞，特别适用于具有显著曲率变化的分布，而传统方法如哈密顿蒙特卡洛（HMC）和朗之万蒙特卡洛（LMC）可能难以处理。在模拟中，BPS-PT在估计精度方面与HMC-PT和LMC-PT相当，同时在单位计算时间内实现了更高的有效样本量，使其成为贝叶斯推断及类似应用的…
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新的近邻弹跳粒子采样器加速高精度采样
研究人员开发了近邻弹跳粒子采样器（Proximal Bouncy Particle Sampler, Proximal BPS），这是一种用于从概率分布中进行高效采样的创新算法。这种新采样器结合了近邻和弹跳粒子采样器的技术，以更少的梯度查询实现高精度。Proximal BPS 对于势函数强凸且光滑的分布尤其有效，并提供了其性能的理论保证。
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详细介绍弹跳粒子和 Zigzag 采样器的新模拟方法
一篇新论文介绍了一种精确模拟方法——窗口稀疏化（windowed thinning），用于弹跳粒子采样器（bouncy particle sampler）和坐标 Zigzag 过程（coordinate Zigzag process）。该方法将轨迹划分为确定性窗口，并使用梯度评估来构建事件率的局部包络。论文从高斯冷启动（Gaussian cold start）提供了查询复杂度保证，详细说明了基于总变差误差（total-variatio…