这个SAMC的运行是根据玻尔兹曼分布的。
对抽样空间进行分割几个区域,这个区域是不相交的,这个操作是使用的人分的
在抽样空间上定义一个非负的函数
SAMC从每个有预先设定好概率的分区中取样,这个目的是为了防止局部的最小化。
假如有一个抽样,
定义一个m维的向量,他是每个分区的一个期望抽样频率。
还要定义一个增益因子序列
然后定义一个每个分区的标签
定义一个抽样中MH核心的一系列紧凑集。
定义一个变量表示k次迭代后截断的数目
定义一个变量表示所有非空分区的目录
开始了
1、根据目标分布进行更新模拟抽样
根据建议分布生成y,如果他是空的
计算一个比率,是个公式
选择比率和1中较小的那个,如果接受,让抽样等于y,否则等于前一个抽样
2、权重的更新
对非空的分区,让某个公式 某个变量等于一个公式
3、分类截断
如果这个变量属于哪个紧凑集,然后让他能等于上一个参数。
否则让他等于上一个参数的贝塔函数
好像大体上这个样子,不过好复杂啊

转载于:https://blog.51cto.com/822863/165748

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