Amostragem de Gibbs

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Em matemática e física, a amostragem de Gibbs ou amostrador de Gibbs é um algoritmo para gerar uma sequência de amostras da distribuição conjunta de probabilidades de duas ou mais variáveis aleatórias. Opropósito de tal sequência é aproximar a distribuição conjunta, ou computar uma integral (tal como um valor esperado). A amostragem de Gibbs é um caso especial do algoritmo de Metropolis-Hastings, e então um exemplo de um algoritmo Markov chain Monte Carlo. O algoritmo é nomeado em relação ao físico J. W. Gibbs, em referência a uma analogia entre o algoritmo de amostragem e física estatística. O algoritmo foi planejado pelos irmãos Stuart e Donald Geman, cerca de oito décadas após Gibbs.[1]

Referências[editar | editar código-fonte]

  1. (1984) "Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 6 (6): 721–741. DOI:10.1109/TPAMI.1984.4767596.