ScholarGate
Asistent
Bayesian methods

Hamiltonian Monte Carlo

Hamiltonian Monte Carlo (HMC) je Markovljeva lančana Monte Carlo (MCMC) algoritma utemeljen na gradijentu koji koristi geometriju površine log-posteriora za izvođenje velikih, informiranih skokova kroz parametarski prostor umjesto malih slučajnih koraka klasičnih MCMC metoda. Prvobitno uveden za teoriju polja na rešetki od strane Duanea, Kennedyja, Pendletona i Rowetha (1987.) pod nazivom Hybrid Monte Carlo, te u mainstream statistiku donesen autoritativnim poglavljem Radforda Neala iz 2011., HMC je danas zadani uzorkivač u Stanu i PyMC-u te se široko smatra najsuvremenijim mehanizmom za Bayesovsko posteriorno zaključivanje u visokodimenzionalnim modelima.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroPreuzmi prezentaciju

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Karta metoda

Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.

+15 više

Izvori

  1. 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
  2. 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
  3. 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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/bayesian/hamiltonian-monte-carlo

Koja metoda?

Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.

Usporedi jedno uz drugo

Citirana u

ScholarGateHamiltonian Monte Carlo (Hamiltonian Monte Carlo Sampling). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/bayesian/hamiltonian-monte-carlo · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026