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Can't synchronize with repository "(default)" (/var/svn/tolp does not appear to be a Subversion repository.). Look in the Trac log for more information.
- Timestamp:
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Nov 3, 2010, 7:18:54 PM (14 years ago)
- Author:
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Víctor de Buen Remiro
- Comment:
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v3
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v4
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| 88 | 88 | Con una buena selección del número [[LatexEquation( k $$)]] de precandidatos y de la función [[LatexEquation( \lambda \left( x,y \right) $$)]] se puede mejorar bastante la convergencia y disminuir la autocorrelación de la cadena con respecto al método [http://en.wikipedia.org/wiki/Metropolis%E2%80%93Hastings_algorithm Metropolis-Hastings], Evidentemente esto sucede a costa de un mayor numero de evaluaciones de la densidad por lo que no es trivial determinar el valor óptimo de [[LatexEquation( k $$)]]. |
| 89 | 89 | |
| | 90 | Hay que hacer notar que el método MTM con [LatexEquation( k=1 $$)]] es precisamente el método MH, aunque por razones de eficiencia conviene tenerlos implementados por separado. |
| | 91 | |
| 90 | 92 | ==== {{{Class @MulTryMet.RandWalk}}} ==== |
| 91 | 93 | La clase {{{@MulTryMet.RandWalk : @MulTryMet, @RandWalk}}} implementa la modalidad más simple de [http://en.wikipedia.org/wiki/Multiple-try_Metropolis Multiple Try Metropolis]: el método Random Walk Multiple Try Metropolis (RWMTM). Por tratarse de una función de transición simétrica se puede tomar simplemente [[LatexEquation( \lambda \left( x,y \right) = 1/Q\left( x,y \right) $$)]] resultando que la función de pesos es la propia densidad objetivo: |
