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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Control Variates for Markov Chain Monte Carlo Variance Reduction

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP7-PEOPLE-IOF-2008
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MC-IOF - International Outgoing Fellowships (IOF)

Coordinatore

ATHENS UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS - RESEARCH CENTER
Contributo UE
€ 198 652,06
Indirizzo
KEFALLINIAS STREET 45
112 57 ATHINA
Grecia

Mostra sulla mappa

Regione
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

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