Layered multishift coupling for use in perfect sampling algorithms (with a primer on CFTP)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In this article we describe a new coupling technique which is useful in a variety of perfect sampling algorithms. A multishift coupler generates a random function f() so that for each x ∈ R, f(x) − x is governed by the same fixed probability distribution, such as a normal distribution. We develop the class of layered multishift couplers, which are simple and have several useful properties. For the standard normal distribution, for instance, the layered multishift coupler generates an f() which (surprisingly) maps an interval of length ℓ to fewer than 2+ℓ/2.35 points — useful in applications which perform computations on each such image point. The layered multishift coupler improves and simplifies algorithms for generating perfectly random samples from several distributions, including the autogamma distribution, posterior distributions for Bayesian inference, and the steady state distribution for certain storage systems. We also use the layered multishift coupler to develop a Markov-chain based perfect sampling algorithm for the autonormal distribution. At the request of the organizers, we begin by giving a primer on CFTP (coupling from the past); CFTP and Fill’s algorithm are the two predominant techniques for generating perfectly random samples using coupled Markov chains.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle