Generic Metropolis Algorithmを使用した収束に関する基礎的検討
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概要
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A subset MCMC (Markov Chain Monte Carlo simulation) method is recently presented for efficiently computing small failure probabilities encountered in seismic risk problems involving dynamic analysis by Au and Beck. The central idea of subset simulation is that the problem of simulating a rare failure is replaced by several problems that involve the conditional simulation of more frequent events. Markov chain Monte Carlo simulation is used to efficiently generate the conditional samples. Subset MCMC doesn't require a special knowledge such as sensitivity evaluation on parameters. This paper shows the outline of subset MCMC method and some basic examples using a generic Metropolis algorithm proposed by Raftery and Lewis are presented to investigate the efficiency.
- 北海学園大学の論文
- 2005-02-21
著者
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