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随机梯度分段确定性蒙特卡罗采样器
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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
本文介绍了一种基于非可逆马尔可夫链蒙特卡洛算法的类别，利用连续时间分段确定性马尔可夫过程。这些算法通过改变状态来利用马尔可夫转移核，只更新子集状态，保持目标不变。本文提出新的 MCMC 方法来解决这些限制，并在多种应用中展示了性能。
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关键要点
- 介绍了一种新的基于非可逆马尔可夫链蒙特卡洛算法的类别。
- 利用连续时间分段确定性马尔可夫过程。
- 算法基于确定性动力学演化标记过程的状态。
- 通过马尔可夫转移核改变状态，仅更新子集状态。
- 保持目标不变，导致其他组件状态隐含不显。
- 提出新的 MCMC 方法以解决现有限制。
- 在多种应用中展示了这些方案的性能。
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