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Skew-symmetric分布及其在MCMC采样中的应用

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2026-10-02，arXiv · Statistics Machine Learning 发表一手研究，提出基于偏斜对称分布的预条件 Barker 提议算法的三种扩展：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，为 MCMC 引入梯度信息提供系统化机制。

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LatestOct 2
arXiv 发表偏斜对称分布驱动的 Barker 提议三种扩展：坐标无关、Gibbs 风格与流形版本。

Timeline

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Oct 2, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    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

    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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