加速近似汤普森抽样与欠阻尼 Langevin 蒙特卡洛
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文对应用于凸体上的对数凸概率分布的Langevin Monte Carlo采样算法进行了理论分析,建立了收敛界限和算法复杂度证明,并进行了数值实验比较。
🎯
关键要点
-
本文分析了应用于凸体上的对数凸概率分布的Langevin Monte Carlo采样算法。
-
该方法依赖于Moreau-Yosida包络的正则化过程,涉及与K相关的指示函数。
-
建立了总变差范数和一阶Wasserstein距离的显式收敛界限。
-
证明了有限状态空间维数的算法复杂度是多项式级别。
-
提供了数值实验,与文献中的竞争MCMC方法进行了比较。