Next generation Monte Carlo methods based on reversible proposal Metropolis-Hastings algorithms

基于可逆提议 Metropolis-Hastings 算法的下一代蒙特卡罗方法

• 批准号: 16K00046
• 负责人: Kamatani Kengo
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2016
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2016-04-01 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K00046/
• 关键词: ベイズ統計学; マルコフ連鎖; モンテカルロ法; 確率過程; Monte Carlo; Markov chain; Stochastic process; Bayesian analysis; 多変量解析; フィッシャー情報量; 時系列解析; 統計数学; 確率論

项目成果

Random walk Metropolis algorithm in high dimension with non-Gaussian target distributions

非高斯目标分布的高维随机游走 Metropolis 算法

• DOI: 10.1016/j.spa.2019.03.002
• 发表时间: 2020
• 期刊: Stochastic Processes and their Applications
• 影响因子: 1.4
• 作者: Shiroto T;Sakata Y;Nochioka K;Abe R;Oikawa T;Kasahara S;Sato M;Aoyanagi H;Yamanaka S;Fujihashi T;Miura M;Takahashi J;Miyata S;Shimokawa H;笠井裕之;笠井裕之;Kamatani Kengo
• 通讯作者: Kamatani Kengo

TUDelft(オランダ)

代尔夫特理工大学（荷兰）

Reversible proposal MCMC in high dimension

高维可逆提案MCMC

• 发表时间: 2016
• 作者: Tsuji K;Sakata Y;Miura M;Yamauchi T;Onose T;Abe R;Oikawa T;Kasahara S;Sato M;Shiroto T;Nochioka K;Takahashi J;Miyata S;Shimokawa H.;Kengo Kamatani
• 通讯作者: Kengo Kamatani

HOMEPAGE OF KENGO KAMATANI

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Scaling limits of piecewise deterministic Monte Carlo methods

分段确定性蒙特卡罗方法的缩放限制

• 发表时间: 2019
• 作者: Aoyanagi H;Sakata Y;Nochioka K;Shiroto T;Oikawa T;Abe R;Kasahara S;Sato M;Takahashi J;Miyata S;Shimokawa H.;Kengo Kamatani
• 通讯作者: Kengo Kamatani