?
Diffusion approximations and control variates for MCMC
Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2024. Vol. 64. No. 4. P. 693–738.
Язык:
английский
Ключевые слова: MCMCметод Монте-Карло по схеме марковских цепей (MCMC)variance reductionснижение дисперсииcontrol variates
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Починка О. В., Баринова М. К., Journal of Geometry and Physics 2026 Vol. 228 P. 1–8
Добавлено: 30 июня 2026 г.
Герман О. Н., Илларионов А. А., Известия РАН. Серия математическая 2026 Т. 90 № 3 С. 3–18
Пусть симплекс с целочисленными вершинами - содержащий ровно одну целочисленную точку, отличную от своих вершин. В работе доказывается, что если точка находится во внутренности симплекса или в относительной внутренности некоторой гиперграни симплекса, то объем симплекса ограничен величиной, зависящей только от размерности, в противном случае объем симплекса может быть сколь угодно большим. Этот результат применяется для вывода асимптотической формулы для среднего числа вершин полиэдров ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
Netherlands: ScienceDirect, 2025.
Добавлено: 28 июня 2026 г.
Seidel A., Weske M., Montali M. и др., Information Systems 2026 Vol. 141 Article 102728
Добавлено: 27 июня 2026 г.
IEEE, 2024.
Добавлено: 27 июня 2026 г.
Ивченко А. В., Дворкович А. В., Телекоммуникации 2020 Т. 12 С. 2–11
Технология Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) обеспечивает работу большинства мультимедийных сервисов, ее особенности (повторные буферизации, переключения качества и др.) приводят к необходимости создания специализированных методик оценки пользовательского, субъективного качества восприятия Quality of Experience (QoE) на основе объективных параметров. В данной статье исследуется влияние различных метрик на QoE и приводятся модели оценки с коэффициентом корреляции ...
Добавлено: 27 июня 2026 г.
В данной работе мы сосредоточимся на обобщении эмпирического закона Херста и предложим набор редуцированных параметров для количественного описания длительных временных рядов. Эти ряды обычно рассматриваются как специфический отклик сложной системы (экономической, геофизической, электромагнитной и других), где последовательная фиксация внешних факторов становится невозможной. Мы рассматриваем применение обобщенных законов Херста для получения нового набора редуцированных параметров в ...
Добавлено: 27 июня 2026 г.
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
Гладин Е. Л., Бородич Е. Д., Computer Research and Modeling 2022 Vol. 14 No. 2 P. 257–275
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
Беломестный Д. В., Гольдман А. А., Наумов А. А. и др., Mathematics and Computers in Simulation 2024 Vol. 220 P. 382–405
In this paper, we propose a variance reduction approach for Markov chains based on additive control variates and the minimization of an appropriate estimate for the asymptotic variance. We focus on the particular case when control variates are represented as deep neural networks. We derive the optimal convergence rate of the asymptotic variance under various ...
Добавлено: 28 июня 2023 г.
Добавлено: 18 июня 2023 г.
Добавлено: 14 апреля 2023 г.
Самсонов С. В., Лагутин Е. М., Gabrie M. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 5178–5193.
Добавлено: 1 февраля 2023 г.
Cardoso G., Самсонов С. В., Thin A. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 716–729.
Добавлено: 1 февраля 2023 г.
Belomestny Denis, Иосипой Л. С., Пари К. П. и др., Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability 2022 Vol. 28 No. 2 P. 1382–1407
Добавлено: 17 апреля 2022 г.
Eduard Gorbunov, Kovalev D., Makarenko D. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).: Curran Associates, Inc., 2020. P. 20889–20900.
Добавлено: 7 декабря 2020 г.
Гадецкий А. В., Струминский К. А., Robinson C. и др., , in: Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial IntelligenceVol. 34.: AAAI Press, 2020. P. 10126–10135.
Добавлено: 11 октября 2020 г.
Добавлено: 31 августа 2020 г.
Беломестный Д. В., Иосипой Л. С., Мулине Э. Ф. и др., SIAM-ASA Journal on Uncertainty Quantification 2021 Vol. 9 No. 2 P. 507–535
In this paper we propose a novel and practical variance reduction approach for additive functionals of dependent sequences. Our approach combines the use of control variates with the minimisation of an empirical variance estimate. We analyse finite sample properties of the proposed method and derive finite-time bounds of the excess asymptotic variance to zero. We ...
Добавлено: 18 августа 2020 г.
Гадецкий А. В., Струминский К. А., Robinson C. и др., / Series 2019 "Bayesian Deep Learning NeurIPS 2019 Workshop". 2019.
Добавлено: 9 января 2020 г.
Буровский Е. А., Janke W., Гуськова М. С. и др., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2019 Vol. 100 No. 6 P. 063303-1–063303-8
Добавлено: 5 ноября 2019 г.
Беломестный Д. В., Мулине Э. Ф., Иосипой Л. С. и др., Statistics and Computing 2020 No. 30 P. 973–997
In this paper we propose a novel variance reduction approach for additive functionals of Markov chains based on minimization of an estimate for the asymptotic variance of these functionals over suitable classes of control variates. A distinctive feature of the proposed approach is its ability to significantly reduce the overall finite sample variance. This feature ...
Добавлено: 10 октября 2019 г.