arXiv · Statistics Machine Learning· Minh Vu, Samuel Livingstone, Pantelis Samartsidis·· 3 小时前AI 评分12
偏斜对称分布及其在蒙特卡洛采样算法中的应用：Barker 提议的坐标无关、Gibbs 风格与流形版本
On skew-symmetric distributions and their use in Monte Carlo sampling algorithms: coordinate-free, Gibbs-style and manifold versions of the Barker proposal
AI 导读
偏斜对称分布为马尔可夫链蒙特卡洛算法引入梯度信息提供了系统化机制。本文回顾了基于偏斜对称分布的预条件 Barker 提议算法，并提出三种扩展：坐标无关变体、逐坐标更新梯度的 Gibbs 风格 Barker 算法，以及简化流形 Barker 算法。
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