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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-18

Control Variates for Markov Chain Monte Carlo Variance Reduction

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

FP7-PEOPLE-IOF-2008
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MC-IOF - International Outgoing Fellowships (IOF)

Coordinateur

ATHENS UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS - RESEARCH CENTER
Contribution de l’UE
€ 198 652,06
Adresse
KEFALLINIAS STREET 45
112 57 ATHINA
Grèce

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Région
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée
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