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Ensemble sampler for infinite-dimensional inverse problems

机译：集合采样器用于无限维逆问题

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We introduce a new Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampler for infinite-dimensional inverse problems. Our new sampler is based on the affine invariant ensemble sampler, which uses interacting walkers to adapt to the covariance structure of the target distribution. We extend this ensemble sampler for the first time to infinite-dimensional function spaces, yielding a highly efficient gradient-free MCMC algorithm. Because our new ensemble sampler does not require gradients or posterior covariance estimates, it is simple to implement and broadly applicable.
机译：我们介绍了一种新的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样器，用于无限维逆问题。 我们的新采样器基于仿射不变的集合采样器，它使用交互步行者来适应目标分布的协方差结构。 我们将此集合采样器延长至无限尺寸函数空间，产生高效的无梯度MCMC算法。 由于我们的新集合采样器不需要梯度或后协方差估计，因此实现和广泛适用。

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