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Sequentially interacting Markov chain Monte Carlo methods

Anthony Brockwell · Pierre Del Moral · Arnaud Doucet刊期 2010-12-01 · 卷 38（6）The Annals of Statistics已编入正刊

序贯交互马尔可夫链蒙特卡洛方法AI 解读

Sequential Monte Carlo (SMC) is a methodology for sampling approximately from a sequence of probability distributions of increasing dimension and estimating their normalizing constants. We propose here an alternative methodology named Sequentially Interacting Markov Chain Monte Carlo (SIMCMC). SIMCMC methods work by generating interacting non-Markovian sequences which behave asymptotically like independent Metropolis–Hastings (MH) Markov chains with the desired limiting…

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