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Copula Active Subspaces I: A Score-Covariance Method for Reduced-Order Non-Gaussian Density Estimation

Joshua Chen · Peter Jan van Leeuwen首次提交 2026-09-28 · 修订 2026-10-01 · v2arXiv预印本

Copula主动子空间（一）：非高斯密度降维估计的得分协方差方法AI 解读

In Bayesian inference problems with non-Gaussian observation noise, the posterior is only as accurate as the noise density, and gradient-based samplers need that density and its gradient evaluable pointwise, whether from an explicit expression or from code, and without an inner solve. We propose Copula Active Subspaces (CAS) to represent this noise density. A componentwise rank transform isolates the noise law's dependence in its copula, and a rank- $r$ reduction keeps only…In Bayesian inference problems with non-Gaussian observation noise, the posterior is only as accurate as the noise density, and gradient-based samplers need that density and its gradient evaluable pointwise, whether from an explicit expression or from code, and without an inner solve. We propose Copula Active Subspaces (CAS) to represent this noise density. A componentwise rank transform isolates the noise law's dependence in its copula, and a rank-$r$ reduction keeps only…

因子模型贝叶斯正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-07

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