Hamiltonien de Monte Carlo multiniveau
Le Hamiltonien de Monte Carlo multiniveau (HMC multiniveau) combine la stratégie de réduction de variance du Monte Carlo multiniveau avec l'exploration efficace guidée par gradient du Hamiltonien de Monte Carlo. En exécutant des chaînes HMC couplées à des niveaux croissants de fidélité ou de discrétisation du modèle, il permet d'obtenir des estimations a posteriori précises à un coût de calcul substantiellement inférieur à celui d'une seule chaîne HMC de niveau fin.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Carte des méthodes
Le voisinage des méthodes apparentées — sélectionnez un nœud pour explorer.
Sources
- Beskos, A., Jasra, A., Law, K., Tempone, R., & Zhou, Y. (2017). Multilevel sequential Monte Carlo samplers. Stochastic Processes and their Applications, 127(5), 1417–1440. DOI: 10.1016/j.spa.2016.08.004 ↗
- Neal, R. M. (2011). MCMC using Hamiltonian dynamics. In S. Brooks, A. Gelman, G. Jones, & X.-L. Meng (Eds.), Handbook of Markov Chain Monte Carlo (pp. 113–162). CRC Press. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Hamiltonian Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bayesian/multilevel-hamiltonian-monte-carlo
Quelle méthode ?
Placez cette méthode aux côtés de ses plus proches parentes et lisez-les côte à côte — la bibliothèque pose les ouvrages sur la table ; le choix vous revient.
- Monte Carlo HamiltonienBayésien↔ comparer
- Hamiltonian Monte Carlo HiérarchiqueBayésien↔ comparer
- Chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC)Simulation↔ comparer
- MCMC multiniveauBayésien↔ comparer
- Inférence variationnelle multiniveauBayésien↔ comparer
Référencée par
Similar methods
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →