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Modified Metropolis-Hastings algorithm with delayed rejection
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AI
DOI：10.1016/j.probengmech.2010.11.008.png)
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摘要
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从复杂分布中采样的有效MCMC策略的开发是一项艰巨的任务，需要解决计算工程系统高维可靠性分析中遇到的小失效概率。通常使用metropolis-hastings算法 (MH) 的不同变体。然而，标准MH算法通常不能在高维上工作，因为它导致非常频繁的重复样本。为了克服这一缺陷，可以使用Au和Beck (2001)[1] 提出的改进的metropolis-hastings算法 (MMH)。Terney和Mira (1999)[7] 提出了MH算法的另一种变体，称为具有延迟拒绝的metropolis-hastings算法 (MHDR)。MHDR算法背后的关键思想是减少马尔可夫链状态之间的相关性。在本文中，我们结合了MMH和MHDR的思想，并提出了一种对MH算法的新颖修改，称为具有延迟拒绝的改进的metropolis-hastings算法 (MMHDR)。通过一个数值示例证明了新算法的效率，其中MMHDR与子集模拟一起用于计算高维的小故障概率。（C）2010爱思唯尔有限公司。版权所有。
Keyword:
Reliability
Metropolis-Hastings algorithm
Markov chains
Markov chain Monte Carlo
Variance reduction techniques
Subset simulation
Dynamic analysis
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