स्पेशल गिब्स सैम्पलिंग
Spatial Gibbs sampling, जो कि एक निर्देशांक-वार मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (Markov chain Monte Carlo) एल्गोरिथम है, उन मॉडलों पर लागू होता है जहाँ अवलोकन स्थान में व्यवस्थित होते हैं और आस-पास के स्थानों में सांख्यिकीय निर्भरता होती है। स्थानिक पड़ोस संरचना द्वारा निहित सशर्त स्वतंत्रता (conditional independence) का लाभ उठाकर, प्रत्येक साइट को उसके पड़ोसियों के आधार पर एक-एक करके अपडेट किया जाता है, जिससे मार्कोव रैंडम फील्ड्स (Markov random fields), गॉसियन रैंडम फील्ड्स (Gaussian random fields), और पदानुक्रमित जियोस्टैटिस्टिकल मॉडल (hierarchical geostatistical models) के लिए पश्च अनुमान (posterior inference) सुगम हो जाता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
पद्धति मानचित्र
सम्बन्धित पद्धतियों का परिवेश — अन्वेषण हेतु किसी नोड का चयन करें।
स्रोत
- Geman, S. & Geman, D. (1984). Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 6(6), 721–741. DOI: 10.1109/TPAMI.1984.4767596 ↗
- Rue, H. & Held, L. (2005). Gaussian Markov Random Fields: Theory and Applications. Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584884323
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Gibbs Sampling for Markov Random Fields and Geostatistical Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/spatial-gibbs-sampling
कौन-सी पद्धति?
इस पद्धति को उसकी निकटतम सजातीय पद्धतियों के साथ रखकर उन्हें साथ-साथ पढ़ें — पुस्तकालय पुस्तकें मेज़ पर रख देता है; चुनाव आपका है।
- Bayesian Hierarchical Modelबायेसियन↔ तुलना करें
- गिब्स सैंपलिंगबायेसियन↔ तुलना करें
- स्थानिक बायेसियन अनुमानबायेसियन↔ तुलना करें
- स्पेशल MCMCबायेसियन↔ तुलना करें