ScholarGate
Assistent
Bayesian methodsBayesian / computational

Multilevel Hamiltonian Monte Carlo

Multilevel Hamiltonian Monte Carlo (Multilevel HMC) kombinerer variansreduksjonsstrategien fra multilevel Monte Carlo med den effektive gradientdrevne utforskningen fra Hamiltonian Monte Carlo. Ved å kjøre koblede HMC-kjeder på økende nivåer av modelltroverdighet eller diskretisering, oppnår den nøyaktige posterior-estimater til en beregningskostnad som er vesentlig lavere enn en enkelt HMC-kjede på finkornet nivå.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Beskos, A., Jasra, A., Law, K., Tempone, R., & Zhou, Y. (2017). Multilevel sequential Monte Carlo samplers. Stochastic Processes and their Applications, 127(5), 1417–1440. DOI: 10.1016/j.spa.2016.08.004
  2. Neal, R. M. (2011). MCMC using Hamiltonian dynamics. In S. Brooks, A. Gelman, G. Jones, & X.-L. Meng (Eds.), Handbook of Markov Chain Monte Carlo (pp. 113–162). CRC Press. link

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Hamiltonian Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/no/bayesian/multilevel-hamiltonian-monte-carlo

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateMultilevel Hamiltonian Monte Carlo (Multilevel Hamiltonian Monte Carlo). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/bayesian/multilevel-hamiltonian-monte-carlo · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026