Carmin.tv

Mathématiques
et Interactions

Merci de nous donner votre avis pour que nous puissions améliorer votre expérience !
Multidimensional symbolic dynamics and lattice models of quasicrystals / Dynamique symbolique multidimensionnelle et modèles de quasi-cristaux sur réseau
5 videos

Multidimensional symbolic dynamics and lattice models of quasicrystals / Dynamique symbolique multidimensionnelle et modèles de quasi-cristaux sur réseau

Arithmetic Geometry – A Conference in Honor of Hélène Esnault on the Occasion of Her 70th Birthday
12 videos

Arithmetic Geometry – A Conference in Honor of Hélène Esnault on the Occasion of Her 70th Birthday

Not Only Scalar Curvature Seminar
58 videos

Not Only Scalar Curvature Seminar

Clément Delcamp : Topological Symmetry and Duality in Quantum Lattice Models
2 videos

Clément Delcamp : Topological Symmetry and Duality in Quantum Lattice Models

Toutes les collections
CIMPA
CIRM
IHES
IHP
LMR
SMF
Tous les instituts
Jean-Morlet Chair 2020 - Research School: Quasi-Monte Carlo Methods and Applications / Chaire Jean-Morlet 2020 - Ecole: Méthode de quasi-Monte-Carlo et applications

Collection Jean-Morlet Chair 2020 - Research School: Quasi-Monte Carlo Methods and Applications / Chaire Jean-Morlet 2020 - Ecole: Méthode de quasi-Monte-Carlo et applications

Organisateur(s) Rivat, Joël ; Thonhauser, Stefan ; Tichy, Robert
Date(s) 02/11/2020 - 07/11/2020
URL associée https://www.chairejeanmorlet.com/2255.html
00:00:00 / 00:00:00
13 15

The coordinate sampler: a non-reversible Gibbs-like MCMC sampler

De Christian P. Robert

In this talk, we derive a novel non-reversible, continuous-time Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampler, called Coordinate Sampler, based on a piecewise deterministic Markov process (PDMP), which can be seen as a variant of the Zigzag sampler. In addition to proving a theoretical validation for this new sampling algorithm, we show that the Markov chain it induces exhibits geometrical ergodicity convergence, for distributions whose tails decay at least as fast as an exponential distribution and at most as fast as a Gaussian distribution. Several numerical examples highlight that our coordinate sampler is more efficient than the Zigzag sampler, in terms of effective sample size. [This is joint work with Wu Changye, ref. arXiv:1809.03388]

Informations sur la vidéo

Données de citation

  • DOI 10.24350/CIRM.V.19664703
  • Citer cette vidéo Robert, Christian P. (02/11/2020). The coordinate sampler: a non-reversible Gibbs-like MCMC sampler. CIRM. Audiovisual resource. DOI: 10.24350/CIRM.V.19664703
  • URL https://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19664703

Domaine(s)

Bibliographie

Codes MSC

Dernières questions liées sur MathOverflow

Pour poser une question, votre compte Carmin.tv doit être connecté à mathoverflow

Poser une question sur MathOverflow




Inscrivez-vous

  • Mettez des vidéos en favori
  • Ajoutez des vidéos à regarder plus tard &
    conservez votre historique de consultation
  • Commentez avec la communauté
    scientifique
  • Recevez des notifications de mise à jour
    de vos sujets favoris
Copyright Carmin.tv 2024
En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez l'utilisation de cookies pour améliorer votre expérience. En savoir plus sur notre politique de confidentialité.
Accepter
Donner son avis