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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hyunwoong Ji (Seoul National University) Jaewook Lee (Seoul National University) Namhyoung Kim (Seoul National University)
저널정보
한국경영과학회 Management Science and Financial Engineering Management Science and Financial Engineering Vol.19 No.2
발행연도
2013.11
수록면
49 - 53 (5page)

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A Markov-chain Monte Carlo sampling algorithm samples a new point around the latest sample due to the Markov property, which prevents it from sampling from multi-modal distributions since the corresponding chain often fails to search entire support of the target distribution. In this paper, to overcome this problem, mode switching scheme is applied to the conventional MCMC algorithms. The algorithm separates the reducible Markov chain into several mutually exclusive classes and use mode switching scheme to increase mixing rate. Simulation results are given to illustrate the algorithm with promising results.
#Markov-Chain Monte Carlo #Support Partitioning #Random Walk Metropolis-Hastings #Markov Chain Mixing Time

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. MAIN IDEA
3. ALGORITHM
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Andrieu, C. / 2003 / An Introduction to MCMC for Machine Learning / Machine Learning 50 (1-2) : 43 ~ google schola 2. [단행본] - Binder, K. / 2010 / Monte Carlo simulation in statistical physics: an introduction / Springe google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Cowles, M. K. / 1996 / Markov Chain Monte Carlo Convergence Diagnostics: A Comparative Review / Journal of the American Statistical Association 91 (434) : 883 ~ 904 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Epanechnikov, V. / 1969 / Non-Parametric Estimation of a Multivariate Probability Density / Theory of Probability and Its Applications 14 (1) : 153 ~ 158 google schola 5. [학술대회논문] - Kalogeropoulos, K. / 2006 / Irreducible Markov Chain Monte Carlo Schemes for Partially Observed Diffusions / Nonlinear Statistical Signal Processing Workshop, IEEE : 216 ~ 219 google schola

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