Hamiltonian Monte Carlo
Hamiltonian Monte Carlo (HMC) is a gradient-based Markov chain Monte Carlo algorithm that uses the geometry of the log-posterior surface to make large, informed jumps through parameter space instead of the small random steps of classical MCMC. Originally introduced for lattice field theory by Duane, Kennedy, Pendleton, and Roweth (1987) under the name Hybrid Monte Carlo, and brought into mainstream statistics by Radford Neal's authoritative 2011 chapter, HMC is today the default sampler in Stan and PyMC and is widely regarded as the state-of-the-art engine for Bayesian posterior inference in high-dimensional models.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.