Mô phỏng Monte Carlo Hamilton (HMC) với sai số đo lường

Mô phỏng Monte Carlo Hamilton (HMC) với sai số đo lường là một chiến lược tính toán Bayes để khớp các mô hình mà trong đó một hoặc nhiều biến đồng hành được quan sát có nhiễu. HMC lấy mẫu đồng thời từ phân phối hậu nghiệm trên các tham số mô hình và các giá trị biến đồng hành thực sự chưa được quan sát, sử dụng các đề xuất dựa trên gradient để khám phá phân phối hậu nghiệm chiều cao một cách hiệu quả và tránh hành vi đi bộ ngẫu nhiên chậm của lấy mẫu Metropolis tiêu chuẩn.