A new rejection sampling method for truncated multivariate Gaussian random variables restricted to convex sets

Autor: Hassan Maatouk, Xavier Bay
Přispěvatelé: Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne, Méthodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Numériques (GdR MASCOT-NUM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Henri Fayol (FAYOL-ENSMSE), École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Département Génie mathématique et industriel (FAYOL-ENSMSE), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Institut Henri Fayol, Ronald Cools and Dirk Nuyens, Département Décision en Entreprise : Modélisation, Optimisation (DEMO-ENSMSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Henri Fayol, Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ronald Cools, Dirk Nuyens, Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Institut Henri Fayol
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2016
Předmět:
Zdroj: Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods
Ronald Cools and Dirk Nuyens. Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods, 163, Springer International Publishing, pp.521-530, 2016, Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, ⟨10.1007/978-3-319-33507-0_27⟩
Ronald Cools, Dirk Nuyens. Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods, 163, Springer International Publishing, pp 521-530, 2016, Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, ⟨10.1007/978-3-319-33507-0_27⟩
Springer Proceedings in Mathematics & Statistics ISBN: 9783319335056
MCQMC
DOI: 10.1007/978-3-319-33507-0_27⟩
Popis: International audience; Statistical researchers have shown increasing interest in generating truncated multivariate normal distributions. In this paper, we only assume that the acceptance region is convex and we focus on rejection sampling. We propose a new algorithm that outperforms crude rejection method for the simulation of truncated multivariate Gaussian random variables. The proposed algorithm is based on a generalization of Von Neumann's rejection technique which requires the determination of the mode of the truncated multivariate density function. We provide a theoretical upper bound for the ratio of the target probability density function over the proposal probability density function. The simulation results show that the method is especially efficient when the probability of the multivariate normal distribution of being inside the acceptance region is low.
Databáze: OpenAIRE