Сомнительный адаптивный отбор проб
arXiv:2404.18556v3 Тип уведомления: заменить резюме: Мы предлагаем схему адаптивного отбора проб для приближения гауссианских аппроксиматоров неразрешимых задних предпоследних устройств. Приблизительные показатели на основе оптимизации, такие как вариационные выводы, могут быть слишком неточными, а существующие методы Монте Карло - слишком медленными. Поэтому мы предлагаем создать гибрид, в котором при каждой итерации эффективный размер выборки Монте-Карло может быть гарантирован с фиксированной расчетной стоимостью за счет интерполяции между выборкой на основе изменчивости естественного разложения и отбором проб значимости. Количество опорожнения в обновлениях корректируется с учетом задней части и гарантирует эффективный размер выборки. Госсовитость позволяет использовать лемму Штейна для оптимизации на основе градиента в высокоповреждённом режиме отклонения и уменьшения ошибки Монте-Карло при неопровержении адаптивного отбора. В результате используется общий, непристойно параллельный и адаптивный метод аппроксимации. Числовые исследования смоделированных и реальных данных свидетельствуют о его конкурентоспособности
