خوارزمية متروبوليس-هاستينغز
خوارزمية متروبوليس-هاستينغز (MH) هي طريقة مونت كارلو لسلاسل ماركوف (MCMC) للأغراض العامة، تُستخدم لسحب عينات من أي توزيع احتمالي يمكن تقييم كثافته حتى ثابت التطبيع. قدمها متروبوليس، روزنبلث، روزنبلث، تيلر، وتيلر (1953) في الفيزياء الحاسوبية وعممها هاستينغز (1970) لتشمل توزيعات الاقتراح غير المتماثلة، وهي الخوارزمية الأساسية التي اشتُقت منها تقريبًا جميع عينات MCMC اللاحقة — مثل أخذ عينات جيبس، ومونت كارلو الهاميلتوني، وأخذ عينات الشرائح — أو يمكن اعتبارها حالات خاصة منها.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
المصادر
- Metropolis, N., Rosenbluth, A. W., Rosenbluth, M. N., Teller, A. H., & Teller, E. (1953). Equation of state calculations by fast computing machines. The Journal of Chemical Physics, 21(6), 1087–1092. DOI: 10.1063/1.1699114 ↗
- Hastings, W. K. (1970). Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications. Biometrika, 57(1), 97–109. DOI: 10.1093/biomet/57.1.97 ↗
- Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-21239-5
- 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: 978-1-439-84095-5
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bayesian/metropolis-hastings-algorithm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الانحدار البايزيبايزي↔ compare
- أخذ العينات بطريقة جيبسبايزي↔ compare
- مونت كارلو الهاملتونيبايزي↔ compare
- مونت كارلو التسلسليبايزي↔ compare
- أخذ العينات بالشرائح (Slice Sampling)بايزي↔ compare