邵建鑫

【摘要】本篇論文主要介紹了MCMC方法及其應(yīng)用，關(guān)于MCMC方法方面：首先介紹了馬爾科夫鏈的概念，性質(zhì)（主要是“無后效性”即“將來”不依賴“過去”）及時間連續(xù)的馬爾科夫鏈及馬爾科夫鏈的轉(zhuǎn)移函數(shù)，其次介紹了蒙特卡洛方法的定義和發(fā)展的過程，最后介紹了馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法（即在蒙特卡洛模擬中利用馬爾科夫鏈方法進(jìn)行抽樣從而使樣本均值達(dá)到期望均值），MCMC應(yīng)用方面就是借助計算機(jī)的高速運轉(zhuǎn)能力，生成大量隨機(jī)樣本，從而進(jìn)行抽樣，計算幾何圖形面積，體積等，這里介紹的兩個應(yīng)用都是在Matlab中實現(xiàn)的，是利用MCMC方法進(jìn)行Gipps抽樣產(chǎn)生樣本，隨著樣本的增加，樣本的自相關(guān)性降到我們所期望的水平.

【關(guān)鍵詞】MC；MCMC；Gipps抽樣

隨機(jī)模擬方法是試驗數(shù)學(xué)的一個分支.隨機(jī)模擬的思想由來已久，但是因為獲得隨機(jī)數(shù)比較困難，隨機(jī)模擬這種方法發(fā)展緩慢，現(xiàn)代計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展使蒙特卡洛方法得以快速發(fā)展，它是一種另辟蹊徑的計算方法，此方法以概率統(tǒng)計知識作為基礎(chǔ)依據(jù)，利用隨機(jī)抽樣作為主要方法的計算方法.即利用隨機(jī)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計試驗，從而得到統(tǒng)計數(shù)值，作為所求問題的解.

蒙特卡洛方法是18世紀(jì)70年代法國數(shù)學(xué)家蒲豐在計算圓周率π時率先提出，從理論上說，蒙特卡洛方法的核心是重復(fù)做大量的隨機(jī)實驗，試驗次數(shù)越多，所得到的結(jié)果越準(zhǔn)確，直到20世紀(jì)前，盡管數(shù)學(xué)家們想盡各種各樣的方法，利用蒙特卡洛方法計算π的精確值，還是達(dá)不到所期望的精度，因此，蒙特卡洛方法發(fā)展十分緩慢.計算機(jī)的誕生和發(fā)展，使蒙特卡洛方法發(fā)展迅速，現(xiàn)在的蒙特卡洛方法，只需借助計算機(jī)的高速運轉(zhuǎn)能力，就可以很快得到想要的結(jié)果.

蒙特卡洛方法的基本思路是：

（1）針對具體問題建立統(tǒng)計概率模型，將問題所求的解轉(zhuǎn)化為該統(tǒng)計概率模型的概率分布或數(shù)字特征.

（2）對模型中的隨機(jī)變量建立抽樣方法，在Matlab中進(jìn)行模擬實驗，得到數(shù)量足夠多的樣本，并對該事件進(jìn)行統(tǒng)計.

（3）針對實驗的所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，求出想要解及其精度的偏差.

針對十分麻煩的分布，利用MCMC方法生成隨機(jī)樣本是相對困難的，所以需要一些更復(fù)雜的隨機(jī)模擬技術(shù)，馬爾科夫鏈（Markov chain）蒙特卡洛方法（即MCMC方法）就是在這種的情況下誕生的，在蒙特卡洛模擬中，我們在后驗分布中抽取樣本，只有樣本之間相互獨立，才能依據(jù)大數(shù)定律得到樣本的均值會收斂到所想要的均值.假設(shè)得到的樣本之間不是相互獨立的，這時就需要利用馬爾科夫鏈進(jìn)行抽樣.

一、MCMC方法

（一）馬爾科夫鏈

在許多學(xué)科上，有很多確定性現(xiàn)象遵守以下演變規(guī)則：從時刻t0系統(tǒng)所處的狀態(tài)，可以決定系統(tǒng)在時刻t>t0所處的狀態(tài)，而不需要借助t0以前系統(tǒng)所處狀態(tài)的狀況.把上述規(guī)則應(yīng)用到隨機(jī)現(xiàn)象中，也就是當(dāng)一隨機(jī)系統(tǒng)遵守的是某種統(tǒng)計規(guī)律時，可仿照以上的規(guī)則，引入以下的無后效性或馬爾科夫性：系統(tǒng)在時刻t0所處的狀態(tài)為確定的情況下，系統(tǒng)在t>t0所處狀態(tài)的條件分布與系統(tǒng)在時刻t0之前所處的狀態(tài)沒有關(guān)系.通俗地講，就是在已經(jīng)知道“現(xiàn)在”的情形下，其“將來”不依賴于“過去”.

由以上知識可得出馬爾科夫鏈的定義.

（二）MCMC方法

在MCMC中，我們在后驗分布中抽取隨機(jī)樣本，當(dāng)這些隨機(jī)樣本之間互相獨立時，利用大數(shù)定律樣本的均值會收斂到所期望的均值.假設(shè)得到的樣本之間不是相互獨立的，這時就需要利用馬爾科夫鏈進(jìn)行抽樣.MCMC方法就是為了這個目的而誕生的.

馬爾科夫鏈?zhǔn)且环N離散的隨機(jī)過程，隨機(jī)過程可以看作是一個隨時間變化的隨機(jī)變量的序列，馬爾科夫鏈的定義已經(jīng)在前面陳述過，下面介紹馬爾科夫鏈的一些重要性質(zhì)；

馬爾科夫鏈的遍歷性表示一個系統(tǒng)經(jīng)長時間轉(zhuǎn)移后可以達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，即當(dāng)n>>1時，可以認(rèn)為Pij（n）≈πj與起始狀態(tài)ai沒有關(guān)系.

利用馬爾科夫鏈進(jìn)行模擬實驗時，在收斂前的很長一段時間內(nèi)，比如，上面的前n-1次迭代中，各個狀態(tài)的邊際分布并不能被認(rèn)為是穩(wěn)定分布，所以在進(jìn)行計算的時候，應(yīng)該把這n-1個值舍去.這個過程稱為“burn-in”.

MCMC方法就是構(gòu)造適當(dāng)?shù)鸟R爾科夫鏈進(jìn)行抽樣，然后利用蒙特卡洛方法進(jìn)行計算.既然馬爾科夫鏈可以收斂到平穩(wěn)分布.我們可以建立一個以π為平穩(wěn)分布的馬爾科夫鏈，在Matlab軟件中使這個鏈運行足夠長時間之后，可以達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài).這時，馬爾科夫鏈的值就相當(dāng)于在分布π（x）中抽取樣本.利用馬爾科夫鏈進(jìn)行隨機(jī)模擬的方法稱作馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法.

二、MCMC方法的應(yīng)用

通過Gibbs抽樣得到三個二維隨機(jī)數(shù)組14，6，（0454 3，3），（0.588 1，9）.依照這種迭代方法我們可以得到一條足夠長的鏈，在一開始迭代時得到的二維隨機(jī)數(shù)組可能會依賴x1的選擇，但隨著鏈的增長，這種依賴型會漸漸地消失，當(dāng)n足夠大時，即可以認(rèn)為前面n-1個數(shù)組還沒有擺脫這種依賴型，到第n個數(shù)組時，這種依賴性可以認(rèn)為消失了，所以在第n個數(shù)組以后我們就可以得到符合f（x，y）分布的隨機(jī)數(shù)組了.這個過程在Matlab中可以得到大量的隨機(jī)樣本，我們可以作出它的散點圖和自相關(guān)圖，程序如下：

自相關(guān)圖（Autocorrelation plot）：若自相關(guān)隨迭代步長的增加而減小，則說明該鏈?zhǔn)諗?，反之，則不收斂.

在這里我們用的是自相關(guān)圖檢驗是否收斂，由自相關(guān)圖的走向可知這個過程是收斂的.

三、結(jié)束語

在本篇設(shè)計中，我主要介紹了馬爾科夫鏈（MC），馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法（MCMC），以及MCMC的應(yīng)用等，

1.在介紹馬爾科夫鏈時，馬爾科夫鏈的特性是無后效性，通俗地講就是我們知道“現(xiàn)在”的情況下，其“將來”不依賴于“過去”，這是馬爾科夫鏈的特性.

2.MCMC的應(yīng)用主要舉了一個例子，是Gibbs抽樣，該抽樣主要是把二維及二維以上的分布轉(zhuǎn)化為一維的條件分布，從而利用一維的條件分布進(jìn)行抽樣，得到大量的隨機(jī)樣本，本篇論文將這個過程在Matlab中實現(xiàn)得到大量的隨機(jī)樣本，并且繪制了該隨機(jī)樣本的散點圖和一維的自相關(guān)圖，通過自相關(guān)圖得到了自相關(guān)隨迭代步長的增加而減小，從而得到該隨機(jī)分布是收斂的.

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