在马尔可夫链蒙特卡罗中使用与伪随机数生成器不同的伪随机数生成器?

时间:2015-11-09 00:53:43

标签: machine-learning probability markov-chains

我想用matlab对概率分布进行MCMC近似。然而,我发现与理论结果相比,存在很多噪音。

我的问题是,噪声是否可能来自matlab本身的伪随机数生成器?

1 个答案:

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作为一般规则,除非使用大量样本,否则不会在任何形式的蒙特卡罗模拟和理论概率分布之间达成一致。通常,人们会期待"噪音"你观察到的只会像样本数量的平方根那样缓慢地减少(即,可能需要100倍以上的样本来将噪声降低约10倍)。在非常特殊的情况下,人们可能会发现一个简单的随机数发生器(例如线性同余)可能不适合在高维空间上均匀地生成点,但它可能值得考虑蒙特卡罗采样的影响。在担心随机数发生器本身的质量之前。显然,如果没有应用程序的具体细节,则很难更具体。