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Non-reversible Metropolis-Hastings

机译：不可逆的都市空港

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The classical Metropolis-Hastings (MH) algorithm can be extended to generate non-reversible Markov chains. This is achieved by means of a modification of the acceptance probability, using the notion of vorticity matrix. The resulting Markov chain is non-reversible. Results from the literature on asymptotic variance, large deviations theory and mixing time are mentioned, and in the case of a large deviations result, adapted, to explain how non-reversible Markov chains have favorable properties in these respects. We provide an application of NRMH in a continuous setting by developing the necessary theory and applying, as first examples, the theory to Gaussian distributions in three and nine dimensions. The empirical autocorrelation and estimated asymptotic variance for NRMH applied to these examples show significant improvement compared to MH with identical stepsize.
机译：可以扩展经典的Metropolis-Hastings（MH）算法以生成不可逆的马尔可夫链。这是通过使用涡度矩阵的概念来修改接受概率来实现的。最终的马尔可夫链是不可逆的。提到了关于渐进方差，大偏差理论和混合时间的文献结果，并且在大偏差结果的情况下，进行了调整，以解释不可逆马尔可夫链在这些方面如何具有有利的特性。我们通过开发必要的理论并将该理论应用于3维和9维的高斯分布，从而在连续环境中提供NRMH的应用。与具有相同步长的MH相比，应用于这些示例的NRMH的经验自相关和估计的渐近方差显示出显着改善。

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