정규화 흐름을 통한 후방 샘플로부터의 베이지안 증거 추정

우리는 정규화 흐름을 기반으로 한 새로운 방법(floz)을 제안하여 정규화되지 않은 후방 분포에서 추출된 기존 샘플 집합으로부터 베이지안 증거(및 그 수치적 불확실성)를 추정합니다. 우리는 최대 15개 매개변수 공간 차원까지 분석적으로 알려진 증거를 가진 분포에 대해 이 방법을 검증하고, 증거 추정의 두 가지 최첨단 기법인 중첩 샘플링(주요 목표로 증거를 계산함)과 후방 샘플에서 증거 추정을 생성하는 k-최근접 이웃 기법과 비교합니다. 목표 후방으로부터 대표 샘플이 제공되는 경우, 우리의 방법은 특히 높은 차원에서 선명한 특징을 가진 후방 분포에 대해 더 강인합니다. 간단한 다차원 가우시안의 경우, 우리는 10^5 후방 샘플로 최대 200차원까지의 정확성을 입증합니다. floz는 변별적 추론, 마르코프 체인 몬테 카를로 샘플 또는 정규화되지 않은 후방 밀도에서 샘플과 그 가능성을 제공하는 다른 방법으로부터 증거를 추정하는 등 널리 적용 가능합니다. 물리적 응용으로, 우리는 floz를 사용하여 GW150914의 중력파 데이터의 링다운 신호에서 첫 번째 오버톤의 존재에 대한 베이즈 계수를 계산하며, 중첩 샘플링과의 좋은 일치를 찾습니다.