ขั้นตอนวิธีเมโทรโพลิส-เฮสติงส์
ขั้นตอนวิธีเมโทรโพลิส-เฮสติงส์ (MH) เป็นวิธีการมาร์คอฟเชน มอนติคาร์โล (MCMC) ทั่วไปสำหรับการสุ่มตัวอย่างจากความน่าจะเป็นใดๆ ที่สามารถประเมินความหนาแน่นได้ถึงค่าคงที่ของการทำให้เป็นบรรทัดฐาน แนะนำโดยเมโทรโพลิส, โรเซนบลูธ, โรเซนบลูธ, เทลเลอร์ และเทลเลอร์ (1953) ในสาขาฟิสิกส์เชิงคำนวณ และได้รับการขยายความโดยเฮสติงส์ (1970) สำหรับการแจกแจงการเสนอแบบไม่สมมาตร เป็นขั้นตอนวิธีพื้นฐานที่ตัวอย่าง MCMC เกือบทั้งหมดที่ตามมา — การสุ่มตัวอย่างแบบกิบบส์, แฮมิลโทเนียนมอนติคาร์โล, การสุ่มตัวอย่างแบบสไลซ์ — ถูกพัฒนาขึ้นหรือสามารถมองว่าเป็นกรณีพิเศษ
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
แหล่งอ้างอิง
- Metropolis, N., Rosenbluth, A. W., Rosenbluth, M. N., Teller, A. H., & Teller, E. (1953). Equation of state calculations by fast computing machines. The Journal of Chemical Physics, 21(6), 1087–1092. DOI: 10.1063/1.1699114 ↗
- Hastings, W. K. (1970). Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications. Biometrika, 57(1), 97–109. DOI: 10.1093/biomet/57.1.97 ↗
- Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-21239-5
- 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: 978-1-439-84095-5
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/th/bayesian/metropolis-hastings-algorithm
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.
- การถดถอยแบบเบย์ (Bayesian Regression)เบย์↔ compare
- การสุ่มตัวอย่างแบบกิบบส์เบย์↔ compare
- Hamiltonian Monte Carloเบย์↔ compare
- Sequential Monte Carloเบย์↔ compare
- Slice Samplingเบย์↔ compare