हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो
हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो (HMC) एक ग्रेडिएंट-आधारित मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो एल्गोरिथम है जो पैरामीटर स्पेस के माध्यम से शास्त्रीय MCMC के छोटे यादृच्छिक चरणों के बजाय बड़े, सूचित छलांग लगाने के लिए लॉग-पश्चात सतह की ज्यामिति का उपयोग करता है। मूल रूप से डुआने, केनेडी, पेंडलेटन और रोवेथ (1987) द्वारा हाइब्रिड मोंटे कार्लो के नाम से जाली क्षेत्र सिद्धांत के लिए पेश किया गया था, और रैडफोर्ड नील के आधिकारिक 2011 के अध्याय द्वारा मुख्यधारा के आँकड़ों में लाया गया, HMC आज स्टैन और PyMC में डिफ़ॉल्ट सैंपलर है और इसे उच्च-आयामी मॉडल में बायेसियन पश्च-अनुमान के लिए अत्याधुनिक इंजन माना जाता है।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/hamiltonian-monte-carlo
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