梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法
时间: 2023-08-18 09:12:28 浏览: 74
梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法(Metropolis-Hastings algorithm)是一种马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)方法,用于从难以直接采样的概率分布中抽取随机样本序列。该算法可以用于估计概率分布或计算积分(如期望值)等。它通常用于从多变量(尤其是高维)分布中采样。对于单变量分布,常常使用其他能够抽取独立样本的方法,如自适应拒绝抽样(adaptive rejection sampling),而不会出现MCMC中样本自相关的问题。\[1\]
梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法的主要任务是找到符合给定分布p(x)的一系列样本。对于简单的分布,可以使用基本的抽样算法进行抽样。然而,大多数分布都不容易直接抽样,因此梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法解决了这个问题,成为一种重要且实用的抽样算法。\[2\]该算法通过构建一个马尔科夫链,利用接受-拒绝的策略来生成样本序列,从而逼近目标分布。具体而言,算法通过在当前样本点附近进行随机扰动,并根据一定的接受准则决定是否接受新的样本点。通过不断迭代,最终得到符合目标分布的样本序列。\[3\]
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [martingale、markov chain、Monte Carlo、MCMC](https://blog.csdn.net/Anne033/article/details/108920440)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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