We present a scheme for simulating conditioned semimartingales taking values in Riemannian manifolds. Extending the guided bridge proposal approach used for simulating Euclidean bridges, the scheme replaces the drift of the conditioned process with an approximation in terms of a scaled radial vector field. This handles the fact that transition densities are generally intractable on geometric spaces. We prove the validity of the scheme by a change of measure argument, and we show how the resulting guided processes can be used in importance sampling and for approximating the density of the unconditioned process. The bridge sampling is experimentally illustrated on two- and three-dimensional manifolds. Here, we compare density estimates using the sampling scheme to approximations using heat kernel expansions, and we use the scheme to estimate the diffusion mean of sampled data.


翻译:我们提出了一个模拟在里曼尼方块中测值的半成像半成像方案。 推广用于模拟欧几里得桥桥桥桥的引导桥建议方法, 以一个缩放的射线矢量场的近似值来取代测距过程的漂移。 这处理了在几何空间中过渡密度通常难以测到的事实。 我们通过改变测量参数来证明这个方案的有效性, 我们展示了由此产生的制导过程如何用于重要取样和接近无修整过程的密度。 桥桥取样是实验性地用二维和三维的方块来展示的。 在这里, 我们用取样方法比较密度估计密度估计使用热内核膨胀的近似值, 我们用这个方法来估计抽样数据的传播值。

0
下载
关闭预览

相关内容

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
生成式对抗网络GAN异常检测
专知会员服务
120+阅读 · 2019年10月13日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
OpenAI丨深度强化学习关键论文列表
中国人工智能学会
17+阅读 · 2018年11月10日
【OpenAI】深度强化学习关键论文列表
专知
12+阅读 · 2018年11月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月14日
Arxiv
4+阅读 · 2021年4月13日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
8+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关资讯
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
OpenAI丨深度强化学习关键论文列表
中国人工智能学会
17+阅读 · 2018年11月10日
【OpenAI】深度强化学习关键论文列表
专知
12+阅读 · 2018年11月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员