Buchumschlag

Zigzag path connects two Monte Carlo samplers: Hamiltonian counterpart to a piecewise deterministic Markov process

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Nishimura, Akihiko, Zhang, Zhenyu, Suchard, Marc A.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2021
Schlagworte:	Computation Probability
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

MCMC using $\textit{bouncy}$ Hamiltonian dynamics: A unifying framework for Hamiltonian Monte Carlo and piecewise deterministic Markov process samplers
von: Chin, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient stochastic simulation of piecewise-deterministic Markov processes and its application to the Morris-Lecar model of neural dynamics
von: Pikovsky, Arkady
Veröffentlicht: (2025)

A piecewise deterministic Monte Carlo method for diffusion bridges
von: Bierkens, Joris, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Repetition effects in a Sequential Monte Carlo sampler
von: Cannon, Sarah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On absolute continuity of invariant measures associated with a piecewise-deterministic Markov processes with random switching between flows
von: Czapla, Dawid, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Zero-Sum Games for piecewise deterministic Markov decision processes with risk-sensitive finite-horizon cost criterion
von: Golui, Subrata
Veröffentlicht: (2024)

Exponential ergodicity of a degenerate age-size piecewise deterministic process
von: Madrid, Ignacio
Veröffentlicht: (2022)

Debiasing piecewise deterministic Markov process samplers using couplings
von: Adrien Corenflos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Some aspects of robustness in modern Markov Chain Monte Carlo
von: Power, Sam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multivariate strong invariance principles in Markov chain Monte Carlo
von: Banerjee, Arka, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A piecewise deterministic model for a prey-predator community
von: Costa, Manon
Veröffentlicht: (2015)

A calculus for Markov chain Monte Carlo: studying approximations in algorithms
von: Caprio, Rocco, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Transient regime of piecewise deterministic Monte Carlo algorithms
von: Agrawal, Sanket, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Markov decision processes: on the convergence of the Monte-Carlo first visit algorithm
von: Delattre, Sylvain, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Complexity of Markov Chain Monte Carlo for Generalized Linear Models
von: Chak, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mad Props: Parallelism in Markov Chain Monte Carlo Through the Lens of the Infinite Proposal Limit
von: Glatt-Holtz, Nathan E., et al.
Veröffentlicht: (2026)

A coupling-based approach to f-divergences diagnostics for Markov chain Monte Carlo
von: Corenflos, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sampling with time-changed Markov processes
von: Bertazzi, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Hamiltonian Monte Carlo for Gaussian Random Variables with Random Hamiltonians
von: Lu, Yingdong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exponential ergodicity in the bounded-Lipschitz distance for a subclass of piecewise-deterministic Markov processes with random switching between flows
von: Czapla, Dawid, et al.
Veröffentlicht: (2020)

On the convergence of dynamic implementations of Hamiltonian Monte Carlo and No U-Turn Samplers
von: Durmus, Alain, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Perturbation Analysis of Markov Chain Monte Carlo for Graphical Models
von: Lin, Na, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Non-local Hamilton-Jacobi-Bellman equations for the stochastic optimal control of path-dependent piecewise deterministic processes
von: Bandini, Elena, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inverse problem in the conditioning of Markov processes on trajectory observables : what canonical conditionings can connect two given Markov generators ?
von: Monthus, Cecile
Veröffentlicht: (2023)

Sample-path large deviations for a class of heavy-tailed Markov additive processes
von: Chen, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Weak Poincaré inequalities for Deterministic-scan Metropolis-within-Gibbs samplers
von: Gao, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Tail-Sensitive KL and Rényi Convergence of Unadjusted Hamiltonian Monte Carlo via One-Shot Couplings
von: Bou-Rabee, Nawaf, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Accelerating Hamiltonian Monte Carlo for Bayesian Inference in Neural Networks and Neural Operators
von: Thiagarajan, Ponkrshnan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hamiltonian Monte Carlo with Asymmetrical Momentum Distributions
von: Ghosh, Soumyadip, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Efficient variance-based reliability sensitivity analysis for Monte Carlo methods
von: Most, Thomas
Veröffentlicht: (2024)

Convergence Bounds for Monte Carlo Markov Chains
von: Qin, Qian
Veröffentlicht: (2024)

Koenigs functions in the subcritical and critical Markov branching processes with Poisson probability reproduction of particles
von: Mayster, Penka, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Regime-Switching Langevin Monte Carlo Algorithms
von: Wang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Second order quantitative bounds for unadjusted generalized Hamiltonian Monte Carlo
von: Camrud, Evan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Rao-Blackwellized Markov chain Monte Carlo Light Transport
von: Holl, Sascha, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An invitation to adaptive Markov chain Monte Carlo convergence theory
von: Laitinen, Pietari, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Properties of the generalized inverse Gaussian with applications to Monte Carlo simulation and distribution function evaluation
von: Peña, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Estimating sample paths of Gauss-Markov processes from noisy data
von: Davies, Benjamin
Veröffentlicht: (2024)

Control of probability flow in Markov chain Monte Carlo -- Nonreversibility and lifting
von: Suwa, Hidemaro, et al.
Veröffentlicht: (2012)

Diffusion Restore: Real-Time Markov Chain Monte Carlo Light Transport
von: Holl, Sascha, et al.
Veröffentlicht: (2026)