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Timing tempered transitions

机译：定时缓和过渡

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The method of tempered transitions was proposed by Neal (Stat. Comput. 6:353-366, 1996) for tackling the difficulties arising when using Markov chain Monte Carlo to sample from multimodal distributions. In common with methods such as simulated tempering and Metropolis-coupled MCMC, the key idea is to utilise a series of successively easier to sample distributions to improve movement around the state space. Tempered transitions does this by incorporating moves through these less modal distributions into the MCMC proposals. Unfortunately the improved movement between modes comes at a high computational cost with a low acceptance rate of expensive proposals. We consider how the algorithm may be tuned to increase the acceptance rates for a given number of temperatures. We find that the commonly assumed geometric spacing of temperatures is reasonable in many but not all applications.
机译：Neal（Stat。Comput。6：353-366，1996）提出了一种缓和过渡的方法，以解决使用马尔可夫链蒙特卡洛方法从多峰分布进行采样时出现的困难。与诸如模拟回火和大都会耦合的MCMC之类的方法一样，关键思想是利用一系列连续更容易采样的分布来改善围绕状态空间的移动。缓和的过渡通过将这些方式较少的分布纳入MCMC提案中来实现。不幸的是，模式之间的改进的移动是以高计算成本和昂贵提议的低接受率来实现的。我们考虑在给定数量的温度下如何调整算法以提高接受率。我们发现通常假定的温度几何间隔在许多但不是全部应用中都是合理的。

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