上一节介绍了Metropolis-Hastings (MH)算法,这一节我们介绍一下著名的Hamiltonian Monte Carlo(HMC)。 MH算法自从上世纪50年代最开始出现就在各个与抽样相关的领域中备受推崇,比如说计算物理,统计模拟等等。…
在HMC算法中,这个原理被用于从目标分布中采样,以更快地逼近真实分布。 HMC算法的基本流程如下: 1.定义一个动能函数和一个势能函数,它们一起构成了系统的哈密顿量。动能函数描述了系统动量的变化,势能函数描述了系统位置的变化。 2.从当前状态出发,首先沿着负梯度方向进行一定长度的随机行走,这个过程模拟了系统动量的...
哈密尔顿蒙特卡洛的英文全称是Hamiltonian Monte Carlo,简称HMC,相比于MCMC(Markov Chain Monte Carlo,马尔可夫链蒙特卡洛)算法,HMC是一种更为快速的采样方法。 在哈密尔顿蒙特卡洛中,通常需要理解两个概念,一是哈密尔顿,二是蒙特卡洛。其中,这里的哈密尔顿来源于动力学,并对应着哈密尔顿动力学(即Hamiltonian Dynamics),常用于...
采样算法(Sampling Method,HMC)(MarkovChainMonteCarlo)孙佩源2015.11.25 MCMC Outline •Introduction •MonteCarlo•MarkovChain•MCMC •RandomWalk •Metropolis-HastingSampling•GibbsSampling •HMC•Reference Introduction •BayesianInference 参数先验分布：P()似然函数：P(X|)P(,X)P(...
HMC算法的基石在于哈密顿动力学原理，通过引入“动量”概念，将状态空间分为位置与动量两部分。在HMC中，每一个状态由位置和相应的动量共同定义，这实际上是对经典物理中的能量守恒定律的数学化表达。通过将经典物理的哈密顿量应用至MCMC框架，HMC算法能够确保抽样过程的可逆性与哈密顿量的守恒性，从而有效...
贝叶斯推理三种方法:MCMC 、HMC和SBI 对许多人来说,贝叶斯统计仍然有些陌生。因为贝叶斯统计中会有一些主观的先验,在没有测试数据的支持下了解他的理论还是有一些困难的。本文整理的是作者最近在普林斯顿的一个研讨会上做的演讲幻灯片,这样可以阐明为什么贝叶斯方法不仅在逻辑上是合理的,而且使用起来也很简单。这里将以...
M-H综合框架下的HMC、RMHMC、LMC算法
HMC HMC_count(){HMC count;int x,y,z;double angle;Multiple_Read_HMC5883(); //连续读出数据，存储在BUF中x=HMC_BUF[0] << 8 | HMC_BUF[1]; //Combine MSB and LSB of X Data output registerz=HMC_BUF[2] << 8 | HMC_BUF[3]; //Combine MSB and LSB of Z Data outpu...
一、卡尔曼滤波九轴融合算法stm32尝试 1、Kalman滤波文件[.h已经封装为结构体] Kalman.h 2、I2C总线代码[这里把MPU和HMC挂接到上面,通过改变SlaveAddress的值来和不同的设备通信] I2C.c 3、MPU6050的驱动代码[updataMPU6050中获取数据为什么一正一负不是很清楚,是按照GitHub上arduino版本改的] ...
估计过程较为复杂的模型.Stan是一个建立在HMC算法基础上的软件程序,已被引入心理测量模型作为模型参数估计的一种软件.本文开发基于Stan程序的同一链接(identity link)函数下的G-DINA模型估计代码,即使用Stan对同一链接函数的G-DINA模型进行模型参数估计.结合以往研究的发现和不足,探索EM算法和HMC算法在估计G-DINA模型...