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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Inhalt archiviert am 2024-06-18

Control Variates for Markov Chain Monte Carlo Variance Reduction

Ziel

Research in numerous scientific fields, including many of the fundamental research frontiers in science and engineering, has produced large empirical data sets with highly complex structure. There, the search for efficient ways of detecting and evaluating relevant information is currently one of the dominant problems, and the use of sophisticated statistical methods has been advanced as a necessary and central part of the analysis. In particular, recent advances in Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods have revolutionized statistical analysis, vastly increasing its impact. But in certain important classes of applications, MCMC algorithms fail. The core aim of the proposed work is to battle the main obstacle for their successful application, namely their slow convergence rate. We propose the development of a new theoretical and methodological approach for MCMC variance reduction, based on control variates. This has been considered an important but very difficult area, and it remains virtually virgin territory. Nevertheless, we have exciting preliminary results clearly showing that, in certain cases, the variance of common MCMC algorithms is reduced by a factor of as much as a million. The fundamental objectives of the proposed research are: 1) To develop the necessary mathematical foundation for the application of control variates to Markov chains; 2) Introduce generic methodologies for the direct use of control variates in all the major families of statistical MCMC algorithms currently used in applications; 3) Apply these new methodologies to make significant contributions across the range of scientific areas that require intensive use of statistical computing via MCMC, including genetics, finance, engineering, and medicine. In view of the enormous practical importance of the applications considered, the potential impact of even moderate theoretical or methodological advances can hardly be overestimated.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

FP7-PEOPLE-IOF-2008
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MC-IOF - International Outgoing Fellowships (IOF)

Koordinator

ATHENS UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS - RESEARCH CENTER
EU-Beitrag
€ 198 652,06
Adresse
KEFALLINIAS STREET 45
112 57 ATHINA
Griechenland

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Region
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
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