基于交替方向乘子法的分布式马尔可夫链蒙特卡罗采样

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内容提要

本研究提出了两种新的基于优化驱动的蒙特卡罗算法,通过变量分割和数据增强来获得更快、更高效的采样方案,并生成可用于近似贝叶斯估计的样本。此外,该方法提供了低成本的置信区间。

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