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投稿: 哈密顿蒙特卡洛算法为什么会发散或停止 徐晓鹏 #897

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ghost
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@ghost ghost commented May 26, 2020

pull request, equation did not display,
original blog: https://statisticalcomputing.github.io/hmc1.html

非常感谢您的PR, 如果您是在为主站投稿, 请将PR的标题改为"投稿:标题+作者的形式",如:
"投稿: 数据通灵术 杜亚磊"
并保留下面的内容.

  • 投稿者请注意
    • 主编审核确认接收
    • 主编安排审稿人
    • 审稿、修改

至此,投稿部分的工作结束

  • 编辑部分工作
    • 文字编辑做校对工作。需校对文章分类,目前的文章分类包括:COS访谈,R会议,R语言,推荐文章,新闻动态,机器学习,统计之都,统计图形,统计应用,统计模型,统计计算,统计软件,职业事业。不得擅自增加分类。
    • 微信编辑、发布,阅读原文附主站链接,文末附作者介绍
    • 论坛帖子负责人发帖,粘贴链接,提供 forum_id 加入文章
    • 合并 PR,发布文章

投稿指南在这里,有任何问题,可以直接在PR留言,其他问题请联系: [email protected]

pull request, equation did not display,
original blog: https://statisticalcomputing.github.io/hmc1.html
@yufree
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Collaborator

yufree commented May 26, 2020

感谢投稿!请将 PR 题目改为"投稿:标题+作者的形式",如: "投稿: 数据通灵术 杜亚磊"。不知锐哥是否有时间审稿?@zhanruicai

@yufree yufree requested a review from zhanruicai May 28, 2020 01:17
@yufree yufree changed the title Create 2020-05-26-hmc.md 投稿: 哈密顿蒙特卡洛算法为什么会发散或停止 徐晓鹏 May 28, 2020
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Contributor

@zhanruicai zhanruicai left a comment

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请作者先按照以上建议修改。如有问题随时沟通。

- 机器学习
---

本文讨论哈密顿蒙特卡洛算法的稳定性问题及其解决方法。
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建议作者加入一段关于哈密顿算法的背景介绍。可以从一个实际的小例子讲起,为什么要用哈密顿算法。哈密顿算法是什么样的?有什么优点?以及本文需要解决的问题是什么。
毕竟是科普系列的文章,我们需要假设读者没有相关的背景知识。

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比如说,相比于MCMC,哈密顿的特点是?
(MCMC的背景也须介绍)


本文讨论哈密顿蒙特卡洛算法的稳定性问题及其解决方法。

这里的主要思想是:一个哈密顿仿真的总能量守恒,则仿真是稳定的。
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如何定义能量?稳定是什么意思?

1. 接受概率公式
2. 能量守恒

,我们逐一进行讨论。
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这里的算法能否不用图片截图?看起来别扭。


在统计计算中,我们一般研究第二种情况。这意味着不同位置对应的动能之和不同,对应的动量分布也不同。因此在仿真算法中,如果在不同位置,以相同分布(比如标准正态)生成动量初始值,那么就破坏了能量守恒原则,也违反了统计(力学)的基本假设。

受到krauth的statis tical mechanics algorithm and computation的启发,我们采用扔皮球的方式进行讨论。
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Typos:
Author name: Werner Krauth.
Book name: Statistical Mechanics: Algorithms and Computations.


这里的主要思想是:一个哈密顿仿真的总能量守恒,则仿真是稳定的。

比如如下这个仿真,红色的是位置-势能轨迹,黑色是位置轨迹,而蓝色是势能(对应概率)的三倍标准差界限。
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什么是势能?什么又是势能对应的概率?


反之,如果总能量不守恒:

1. 总能量持续变大,则最大势能也会持续变大,导致仿真发散;
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Same issues. I dont understand what is potential energy.


此时从位置a扔一个皮球,假设皮球只能落在位置a,b,c,而且皮球将等可能地落在这三个位置上。

系统处于a,b等位置的静态概率
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这里是在定义静态概率吗?

由于
$$1-p(a\to a)=p(a \to b)+p(a \to c)$$

代入上式,得到
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Here it contains a typo in the main paper.

alpha = min(1,np.exp(U(x0) - U(xStar)))
if alpha < rand():
xStar = x0

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最后的时候列一下参考文献~

@zhanruicai
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@yufree 作者是不太能看到我上面的评论吗,还是有其他困难

@yufree
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yufree commented Jun 26, 2020

我也奇怪,过会我发邮件问下。

@zhanruicai
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Contributor

@yufree 有后续吗

@yufree
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Collaborator

yufree commented Jul 6, 2020

邮件当天就发了,但木有回音,我再问问。

@ghost
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Author

ghost commented Jul 7, 2020 via email

@zhanruicai
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Contributor

@yufree 好像没有后续了

@yufree
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Collaborator

yufree commented Sep 13, 2020

@statisticalcomputing 有时间修改一下文章吗?主站投稿应从作者最后一次回复后的三个月内处理完成,如果感觉时间不够,到10月6日后我们可以先暂时关闭,待有时间后可联系编辑部重新打开 PR 继续修改。请确认,谢谢!

@yufree
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Collaborator

yufree commented Dec 21, 2020

作者已联系编辑部,目前比较繁忙,但会有后续修改及投稿 @zhanruicai

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