مونت كارلو الهاملتوني
مونت كارلو الهاملتوني (HMC) هي خوارزمية مونت كارلو لسلسلة ماركوف تعتمد على التدرج وتستخدم هندسة السطح اللوغاريتمي الخلفي لإجراء قفزات كبيرة ومستنيرة عبر فضاء المعلمات بدلاً من الخطوات العشوائية الصغيرة لـ MCMC الكلاسيكية. قُدمت في الأصل لنظرية الحقل الشبكي بواسطة دوان، كينيدي، بندلتون، وروث (1987) تحت اسم مونت كارلو الهجين، ودخلت الإحصاء السائد من خلال الفصل الموثوق به لرادفورد نيل عام 2011. تُعد HMC اليوم أداة أخذ العينات الافتراضية في Stan و PyMC وتُعتبر على نطاق واسع أحدث محرك للاستدلال الخلفي البايزي في النماذج عالية الأبعاد.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
+15 أخرى
المصادر
- Duane, S., Kennedy, A. D., Pendleton, B. J., & Roweth, D. (1987). Hybrid Monte Carlo. Physics Letters B, 195(2), 216–222. DOI: 10.1016/0370-2693(87)91197-X ↗
- Neal, R. M. (2011). MCMC using Hamiltonian dynamics. In S. Brooks, A. Gelman, G. L. Jones, & X.-L. Meng (Eds.), Handbook of Markov Chain Monte Carlo (pp. 116–162). Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1420079418 ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bayesian/hamiltonian-monte-carlo
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
قارن جنباً إلى جنب →