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新方法利用Metropolis-Hastings对称性优化MCMC算法缩放

一篇新发表在arXiv上的论文详细介绍了一种优化Metropolised马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法在维度增加时的缩放特性的通用方法。该方法利用Metropolis-Hastings公式固有的对称性，为各种提议机制推导出新的最优缩放结果。该框架包含了随机游走Metropolis和MALA等算法的现有发现，同时也为基于隐式和微分方程积分器的提议提供了新颖的最优缩放。