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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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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
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本研究提出了两种新的基于优化驱动的蒙特卡罗算法。
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通过变量分割和数据增强来获得更快、更高效的采样方案。
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生成的样本可用于近似贝叶斯估计。
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所提出的方法可以以较低成本提供置信区间。
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模拟结果显示这两种采样器的性能。
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与最新的优化和MCMC算法的结果进行了比较。
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