Sanz Serna, Jesús María

Real Academia de Ciencias de España y Universidad Carlos III de Madrid

Académico y ex Presidente de la Real Academia de Ciencias de España y Profesor de Matemáticas Aplicadas

Dirección

Universidad Carlos III de Madrid
Departamento: Matemáticas - 2.2D31 - Sabatini (Leganés)
Correo electrónico: jesanzs@math.uc3m.es - jesusmaria.sanz@uc3m.es
Teléfono: 916 249 166

Research Interests

El método Hamiltoniano o Monte Carlo Híbrido

En muchas situaciones, es necesario generar numéricamente muestras de una distribución de probabilidad dada en Rd\mathbb{R}^dRd; la estadística bayesiana es un campo en el que estas situaciones surgen constantemente. Los métodos de Monte Carlo por Cadenas de Markov (MCMC, por sus siglas en inglés) permiten obtener esas muestras incluso cuando ddd es grande. Los algoritmos HMC (Monte Carlo Híbrido o Hamiltoniano) son ampliamente utilizados como muestreadores MCMC y a menudo superan en rendimiento a técnicas alternativas. En HMC, cada muestra se obtiene integrando numéricamente un sistema hamiltoniano de ecuaciones diferenciales con ddd grados de libertad; de este modo, existe una conexión clara entre HMC y todo mi trabajo sobre problemas hamiltonianos numéricos (por completar).