マルコフ連鎖モンテカルロ法
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (MCMC) では、均衡分布の近辺を小さなステップで無作為に動き回る粒子を想定したアルゴリズムが多い。これをランダムウォーク(酔歩)という。この方法は実装や解析が容易だが、粒子はしばしば折り返して既に調べた空間を調べ始めてしまうため、粒子が全空間を調べるのに長い時間がかかってしまう。以下にランダムウォークを用いたMCMCのいくつかを並べる:
メトロポリス・ヘイスティングス法:提案密度(proposal density)によって新しい候補を提案し、提案された候補を棄却もしくは採択する手続き用いてマルコフ連鎖を生成する。下記の様々な手法を特別な方法として含む、最も一般的なMCMCである。
ギブスサンプリング:対象となる確率分布の条件付き分布を用いて状態を更新するMCMCである。必要となる全ての条件付分布からの乱数が正確に生成できることを必要とする。必ず提案が採択されるメトロポリス・ヘイスティングス法と捉えることもできる。他の多くの手法で必要となる、調整パラメータを基本的に必要としないことも、この手法がよく用いられる理由の一つである。
スライスサンプリング:密度関数の曲線下の領域を一様にサンプルすることによって、対象となる確率分布を生成することができるという原理に基づく。この手法では垂直方向への一様なサンプリングと、現在の垂直位置の水平方向への、密度関数の「スライス」のサンプリングが交互に行われる。
MTM アルゴリズム(英語版):M-H アルゴリズムの変種で各点において複数の試行を行う。一般的にこの手法は一回ごとの歩幅を大きめにとることができ、高次元にまつわる問題の解消に役立つ。
マルコフ連鎖モンテカルロ法の効率を下げる要因の一つは、マルコフ連鎖が近い状態を行きつ戻りつする散漫 (diffusive) な動きである。散漫な動きを防ぐ工夫を持つアルゴリズムが様々提案されている。これらのアルゴリズムは実装が難しくなるが、より高速な収束を得られる可能性がある。つまり、少ない試行から正確な結果を得られるということである。
SOR法 – モンテカルロ法を応用したSOR法はギブスサンプリングの一種とみなすことができ、散漫な動きを避けることがある。
ハイブリッドモンテカルロ法(HMC法)– ハミルトニアン・モンテカルロ法とも。補助の運動量ベクトルを導入しポテンシャルが対象となる確率分布の負の対数密度関数となるハミルトニアンを構築する。標準的な方法では,ハミルトニアン方程式を近似的に解く確定的動きと、運動量ベクトルを更新する確率的動きによって候補を生成する。確定的な動きのおかげでHMC法でのマルコフ連鎖は標本空間をより大きなステップで移動し、相関が弱く、目標の分布により素早く収束することが期待される。
NUTS法 – ベイズ統計学で広く用いられる、統計モデリングプラットフォームである Stan では、HMC法の変法である NUTS法(No-U-Turn Sampler)が採用されている。
スライスサンプリングの一部は散漫な動きを回避する。