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(→Demais artigos científicos: HenGog2019) |
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* Conference: 2011 International Conference on Cyberworlds, CW 2011, Calgary, Alberta, Canada, October 4-6, 2011 | * Conference: 2011 International Conference on Cyberworlds, CW 2011, Calgary, Alberta, Canada, October 4-6, 2011 | ||
* DOI:10.1109/CW.2011.36 | * DOI:10.1109/CW.2011.36 | ||
=== HenGog2019 === | |||
* Model Comparison Using Thermodynamic Integration and HMC | |||
* Henderson, R.W.; Goggans, P.M. TI-Stan | |||
* Entropy 2019, 21, 1161. https://doi.org/10.3390/e21121161 | |||
Mostra como Curva-Z e Hilbert podem ser utilizadas para amostragem estatística termodinâmica (portanto em IA também e com menor exigência), com "Twin Gaussian Shells" e "Thermodynamic Integration". Exige grande dimensionalidade (10, 30 e 100 dimensões testadas). | |||
Nota. Apesar do amostrador de Curva-Z se mostrar estatisticamente menos eficiente, isso ocorre por serem muito mais do que 2 dimensões, e por não terem corrigido operadores com alguma análise de vizinhança. O algoritmo Z para número limitado de dimensões e amostras (64 bits onde reside maior performance) pode ser otimizado, e para 2D já seria satisfatório. | |||
Lembrete. O uso do embaralhamento obtido com Hilbert em grades degeneradas também não foi explorado nos algoritmos (amostragem isotrópica em mosaicos anisotrópicos). | |||
=== LumbEtAl2019 === | === LumbEtAl2019 === |
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