蒙特卡罗法也称统计模拟方法，是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法。
马尔可夫链蒙特卡罗法是以马尔可夫链为概率模型的蒙特卡罗法。

马尔可夫链蒙特卡罗法构建一个马尔可夫链，使其平稳分布就是要进行抽样的分布，首先基于该马尔可夫链进行随机游走，产生样本的序列，之后使用该平稳分布的样本进行近似数值计算。

Metropolis-Hastings算法是最基本的马尔可夫链蒙特卡罗法。
吉布斯抽样是更简单、使用更广泛的马尔可夫链蒙特卡罗法。

马尔可夫链蒙特卡罗法被应用于概率分布的估计、定积分的近似计算、最优化问题的近似求解等问题，特别是被应用于统计学习中概率模型的学习与推理，是重要的统计学习计算方法。

一、蒙特卡罗法

1、随机抽样

蒙特卡罗法要解决的问题是：

假设概率分布的定义已知，通过抽样获得概率分布的随机样本，并通过得到的随机样本对概率分布的特征进行分析。
比如：
从样本得到经验分布，从而估计总体分布。
或者从样本计算出样本均值，从而估计总体期望。
所以蒙特卡罗法的核心是随机抽样。

蒙特卡罗法

• 直接抽样法
• 接收-拒绝抽样法
• 重要性抽样法

接收-拒绝抽样法，重要性抽样法适合于概率密度函数复杂（如密度函数含有多个变量，各变量相互不独立，密度函数形式复杂），不能直接抽样的情况。

接收-拒绝抽样法

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接收-拒绝法优点：容易实现，缺点是效率可能不高。
如果p(x)的涵盖体积占cq(x)的涵盖体积的比例很低，就会导致拒绝的比例很高，抽样效率很低。
注意：p(x)与cq(x)很接近，两者涵盖体积的差异也可能很大。

2、数学期望估计

一般的蒙特卡罗法也可用于数学期望估计。

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3、积分计算

一般的蒙特卡罗法也可用于定积分的近似计算，称为蒙特卡罗积分。

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二、马尔可夫链

1、基本定义

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2、离散状态马尔可夫链

（1）转移概率矩阵和状态分布

转移概率矩阵

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状态分布

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有限离散状态的马尔可夫链可以由有向图表示
结点表示状态，边表示状态之间的转移，边上的数组表示转移概率。
从一个初始状态出发，根据有向边上定义的概率在状态之间随机跳转（或随机转移），就可以产生状态的序列。
马尔可夫链实际上是刻画随时间在状态之间转移的模型，假设未来的转移状态只有依赖于现在的状态，而与过去的状态无关。

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2、平稳分布

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直观上，如果马尔可夫链的平稳分布存在，那么以该平稳分布作为初始分布，面向未来进行随机状态转移，之后任何一个时刻的状态分布都是该平稳分布

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3、连续状态马尔可夫链

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4、马尔可夫链性质

（1）不可约

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直观上，一个不可约的马尔可夫链，从任意状态出发，当经过充分长时间后，可以到达任意状态

（2）非周期

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直观上，一个非周期性的马尔可夫链，不存在一个状态，从这一个状态出发，再返回到这个状态时所经历的时间长呈一定的周期性

（3）正常返

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直观上，一个正常返的马尔可夫链，其中任意一个状态，从其他任意一个状态出发，当时间趋于无穷时，首次转移到这个状态的概率不为0。

（4）遍历定理

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遍历定理的直观解释：
满足相应条件的马尔可夫链，当时间趋于无穷时，马尔可夫链的状态分布趋近于平稳分布，随机变量的函数的样本均值以概率1收敛于该函数的数学期望。
样本均值可以认为是时间均值，二数学期望是空间均值。遍历定理实际表述了遍历性的含义：当时间趋于无穷时，时间均值等于空间均值。
遍历定理的三个条件：不可约，非周期，正常返，保证了当时间趋于无穷时达到任意一个状态的概率不为0。

遍历均值

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（5）可逆马尔可夫链

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直观上，如果有可逆的马尔可夫链，那么以该马尔可夫链的平稳分布作为初始分布，进行随机状态转移，无论是面向未来还是面向过去，任何一个时刻的状态分布都是该平稳分布。

细致平衡方程

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三、马尔可夫链蒙特卡罗法

1、基本想法

马尔可夫链蒙特卡罗法更合适于随机变量是多元的、密度函数是非标准形式的、随机变量各分量不独立等情况。

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马尔可夫链蒙特卡罗法的基本想法：

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构建具体的马尔可夫链：

• 连续变量的时候，需要定义转移核函数。
• 离散变量的时候，需要定义转移矩阵。

一个方法是定义特殊的转移核函数或者转移矩阵，构建可逆马尔可夫链，这样可以保证遍历定理成立。
常用的马尔可夫链蒙特卡罗法有Metropolis-Hastings算法，吉布斯抽样。

由于这个马尔可夫链满足遍历定理，随机游走的起始点并不影响得到的结果，即从不同的起始点出发，都会收敛到同一平稳分布。

马尔可夫链蒙特卡罗法的收敛性的判断通常是经验性的。
比如在马尔可夫链上进行随机游走，检验遍历均值是否收敛。具体地，每隔一段时间取一次样本，得到多个样本以后，计算遍历均值。
再比如，在马尔可夫链上并行进行多个随机游走，比较各个随机游走的遍历均值是否接近一致。

马尔科夫链蒙特卡罗法中得到的样本序列，相邻的样本是相关的，而不是独立的。
因此，在需要独立样本时，可以在该样本序列中再次进行随机抽样。
比如，每隔一段时间取一次样本，将主要得到的子样本集合作为独立样本集合。

马尔可夫链蒙特卡罗法比接受-拒绝法更容易实现，因为只需要定义马尔可夫链，而不需要定义建议分布。
一般来说马尔可夫链蒙特卡罗法比接受-拒绝法效率更高，没有大量被拒绝的样本，虽然燃烧期的样本也要抛弃。

2、基本步骤

可以将马尔可夫链蒙特卡罗法概括为以下三步。

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3、马尔可夫链蒙特卡罗法与统计学习

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贝叶斯学习中经常需要进行三种积分运算：

• 归范化
• 边缘化
• 数学期望

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马尔可夫链蒙特卡罗法为这些计算提供了一个通用的有效解决方案。

四、Metropolis-Hastings算法

1、基本原理

（1）马尔可夫链

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定理

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（2）建议分部

两种常用形式：

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（3）满条件分部

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2、Metropolis-Hastings算法

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3、单分量Metropolis-Hastings算法

在Metropolis-Hastings算法中，通常需要对多元变量分布进行抽样，有时对多元变量分布的抽样是困难的。
可以对多元变量的每一变量的条件分布依次分别进行抽样，从而实现对整个多元变量的一次抽样，这就是单分量Metropolis-Hastings算法。

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五、吉布斯抽样

吉布斯抽样是马尔可夫链蒙特卡罗法的常用算法。可认为是Metropolis-Hastings算法的特殊情况，但是更容易实现，因而被广泛使用。

1、基本原理

吉布斯抽样用于多元变量联合分布的抽样和估计。
基本做法：从联合概率分布定义满条件概率分布，依次对满条件概率分布进行抽样，得到样本的序列。
可以证明这样的抽样过程是在一个马尔可夫链上的随机游走，每一个样本对应着马尔可夫链的状态，平稳分布就是目标的联合分布。
整体成为一个马尔可夫链蒙特卡罗法，燃烧期之后的样本就是联合分布的随机样本。

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吉布斯抽样是单分量Metropolis-Hastings算法的特殊情况。

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2、吉布斯抽样算法

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单分量Metropolis-Hastings算法

• 抽样会在样本点之间移动，但其间可能在某一些样本点上停留（由于抽样被拒绝）
• 适合于满条件概率分布不容易抽样的情况，使用容易抽样的条件分布作建议分布。

吉布斯抽样算法

• 抽样会在样本点之间持续移动
• 适合于满条件概率分布容易抽样的情况。

3、抽样计算

吉布斯抽样中需要对满条件概率分布进行重复多次抽样。可以利用概率分布的性质提供抽样的效率。
以贝叶斯学习为例介绍这个技巧

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