Convergence of multi particle Monte Carlo methods for sampling and filtering (A08)

该Schwerpunkt的项目bzgl的数学分析的Markovketten基于蒙特-卡罗方法Schätzung的Erwartungswerten。multimodaler Wahrscheinlichkeitsmaße auf hochdimensionalen Räumen. Ausgehire von den algorithmischen Problemstellungen sollen neue Techniken in der Theorie der Markovprozesse entwickelt，and auf Monte Carlo Methoden angewendet韦尔登。Insbesondere sollen quantitative Konvergenzabschätzungen für sequentielle Monte Carlo Sampler und MCMC Methoden auf Pfadräumen hergeleitet韦尔登. Ziel ist ein besseres Verständnis der Effizienz dieser Methoden in Abhängigkeit von der Struktur der zugrundeliegenden Energielandschaft.

Den Schwerpunkt des Projekts bildet die mathematische Analyse von auf Markovketten basierenden Monte-Carlo Methoden zur Schätzung von Erwartungswerten bzgl. multimodaler Wahrscheinlichkeitsmaße auf hochdimensionalen Räumen. Ausgehend von den algorithmischen Problemstellungen sollen neue Techniken in der Theorie der Markovprozesse entwickelt, und auf Monte Carlo Methoden angewendet werden. Insbesondere sollen quantitative Konvergenzabschätzungen für sequentielle Monte Carlo Sampler und MCMC Methoden auf Pfadräumen hergeleitet werden. Ziel ist ein besseres Verständnis der Effizienz dieser Methoden in Abhängigkeit von der Struktur der zugrundeliegenden Energielandschaft.