MCMC‐driven importance samplers

•We introduce different possible combinations of Markov Chain Monte Carlo algorithms and importance sampling schemes.•The different variants address computational challenges arising in real-world applications.•We introduce different strategies for designing cheaper schemes, for instance, recycling s...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Applied mathematical modelling Jg. 111; S. 310 - 331
Hauptverfasser:	Llorente, F., Curbelo, E., Martino, L., Elvira, V., Delgado, D.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Inc 01.11.2022
Schlagworte:	Bayesian inference Computational algorithms Importance sampling Quadrature methods Bayesian inference Computational algorithms Quadrature methods Importance sampling
ISSN:	0307-904X
Online-Zugang:	Volltext
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