Particle Markov chain Monte Carlo methods
Markov chain Monte Carlo and sequential Monte Carlo methods have emerged as the two main tools to sample from high dimensional probability distributions. Although asymptotic convergence of Markov chain Monte Carlo algorithms is ensured under weak assumptions, the performance of these algorithms is u...
Автори: | Andrieu, C, Doucet, A, Holenstein, R |
---|---|
Формат: | Journal article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
2010
|
Схожі ресурси
-
Particle Markov chain Monte Carlo for efficient numerical simulation
за авторством: Andrieu, C, та інші
Опубліковано: (2009) -
On nonlinear Markov chain Monte Carlo
за авторством: Andrieu, C, та інші
Опубліковано: (2011) -
Interacting particle Markov chain Monte Carlo
за авторством: Doucet, A, та інші
Опубліковано: (2016) -
On Markov chain Monte Carlo Methods for Tall Data
за авторством: Bardenet, R, та інші
Опубліковано: (2017) -
SEQUENTIALLY INTERACTING MARKOV CHAIN MONTE CARLO METHODS
за авторством: Brockwell, A, та інші
Опубліковано: (2010)