המילטוניאן מונטה קרלו
המילטוניאן מונטה קרלו (HMC) הוא אלגוריתם מרקוב-שקשר מונטה קרלו (MCMC) מבוסס גרדיאנט, המשתמש בגיאומטריה של משטח הלוג-פוסטריור כדי לבצע קפיצות גדולות ומושכלות במרחב הפרמטרים, במקום הצעדים האקראיים הקטנים של MCMC קלאסי. האלגוריתם הוצג במקור עבור תורת השדות הסריגיים על ידי Duane, Kennedy, Pendleton, ו-Roweth (1987) תחת השם Hybrid Monte Carlo, והובא לזרם המרכזי של הסטטיסטיקה על ידי הפרק הסמכותי של Radford Neal משנת 2011. כיום, HMC הוא הדוגם (sampler) ברירת המחדל ב-Stan וב-PyMC, ונחשב באופן נרחב למנוע המתקדם ביותר להסקה פוסטריורית בייסיאנית במודלים רב-ממדיים.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
עוד 15+
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/he/bayesian/hamiltonian-monte-carlo
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- רגרסיה בייסיאניתבייסיאני↔ השוואה
- שרשרת מרקוב מונטה קרלו (MCMC)בייסיאני↔ השוואה
- היסק וריאציוניבייסיאני↔ השוואה