Markov-Chain-Montecarlo
MCMC沒有記憶嗎?
我試圖從法語維基百科頁面了解馬爾可夫鏈蒙特卡洛(MCMC)是什麼。他們說*“馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法包括生成一個向量 xi 僅來自矢量數據 xi−1 因此這是一個“沒有記憶”的過程*
Les methodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov contrast à générer un vecteur xi uniquement à partir de la donnée du vecteur xi−1 ; c’est donc un processus « sans memoire »,
就我們使用矢量數據中的信息而言,我不明白為什麼他們說 MCMC “沒有記憶” xi−1 生成 xi .
馬爾可夫鏈的定義特徵是,以過去值為條件的其現值的條件分佈僅取決於先前值。所以每條馬爾可夫鏈都是“沒有記憶的”,以至於只有前一個值會影響當前的條件概率,而所有以前的狀態都被“遺忘”了。(你說得對,它並非完全沒有記憶——畢竟,現值的條件分佈取決於先前的值。)對於 MCMC 和任何其他馬爾可夫鏈都是如此。