{"id":477408,"date":"2023-08-09T09:14:25","date_gmt":"2023-08-09T09:14:25","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:14:40","modified_gmt":"2023-09-05T11:14:40","slug":"hamiltonian-monte-carlo","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/hamiltonian-monte-carlo\/","title":{"rendered":"\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25"},"content":{"rendered":"

\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25 (HMC) \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1f\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e01\u0e2a\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e43\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e25\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e25\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e2a\u0e34\u0e01 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e1f\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e04\u0e31\u0e25 HMC \u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 Metropolis-Hastings \u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 HMC \u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e01\u0e25\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/p>\n

\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 Hamiltonian Monte Carlo \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e31\u0e19<\/h2>\n

Hamiltonian Monte Carlo \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e42\u0e14\u0e22 Simon Duane, Adrienne Kennedy, Brian Pendleton \u0e41\u0e25\u0e30 Duncan Roweth \u0e43\u0e19\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e35 1987 \u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 "Hybrid Monte Carlo" \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e41\u0e23\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e04\u0e49\u0e19\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e31\u0e21\u0e43\u0e19\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e2a\u0e19\u0e32\u0e21\u0e02\u0e31\u0e14\u0e41\u0e15\u0e30 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1f\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e01\u0e2a\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35 \u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e44\u0e2e\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e22\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19<\/p>\n

\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e44\u0e1b \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e16\u0e36\u0e07\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e04\u0e33\u0e27\u0e48\u0e32 "Hamiltonian Monte Carlo" \u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07 Radford Neal \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e28\u0e27\u0e23\u0e23\u0e29 1990 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07 HMC \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c<\/p>\n

\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25 \u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25<\/h2>\n

\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e42\u0e21\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e31\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 Metropolis-Hastings \u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e42\u0e21\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e31\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e15\u0e49\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e2e\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e14 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e42\u0e21\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e31\u0e21\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e41\u0e19\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2d\u0e27\u0e01\u0e32\u0e28<\/p>\n

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Hamiltonian Monte Carlo \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u0e1e\u0e25\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19:<\/strong> HMC \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19 \u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e4c (\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e25\u0e19\u0e4c (\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e42\u0e21\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e31\u0e21)<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e01\u0e23\u0e30\u0e42\u0e14\u0e14:<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e27\u0e31\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19 \u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e01\u0e23\u0e30\u0e42\u0e14\u0e14 \u0e41\u0e22\u0e01\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07 Metropolis:<\/strong> \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e21\u0e42\u0e17\u0e23\u0e42\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e2a-\u0e40\u0e2e\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e4c\u0e01\u0e47\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e08\u0e30\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d \u0e42\u0e14\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25:<\/strong> \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 HMC \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e42\u0e21\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e31\u0e21\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e46 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e01\u0e32\u0e2a\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e19\u0e48\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 Hamiltonian Monte Carlo<\/h2>\n

    Hamiltonian Monte Carlo \u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e:<\/strong> HMC \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e43\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04 Markov chain Monte Carlo (MCMC) \u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49:<\/strong> \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e21\u0e37\u0e2d:<\/strong> \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 MCMC \u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 HMC \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07:<\/strong> HMC \u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e15\u0e48\u0e33\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e39\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

    5. \n

      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e01\u0e40\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21:<\/strong> \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23 MCMC \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 HMC \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08 \u0e25\u0e14\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25<\/h2>\n

      \u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 Hamiltonian Monte Carlo \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 HMC \u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e14\u0e14\u0e40\u0e14\u0e48\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07 HMC<\/strong><\/th>\n\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
      \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e16 (NUTS)<\/strong><\/td>\nNUTS \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 HMC \u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e01\u0e23\u0e30\u0e42\u0e14\u0e14\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e08\u0e30\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e16\u0e35\u0e42\u0e04\u0e08\u0e23\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e16 \u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n
      \u0e23\u0e35\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19 HMC<\/strong><\/td>\nRiemannian HMC \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 HMC \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e1a\u0e19\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1a\u0e19\u0e17\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21<\/td>\n<\/tr>\n
      \u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e44\u0e25\u0e48\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a HMC<\/strong><\/td>\n\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e25\u0e48\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e35\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n
      HMC \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b<\/strong><\/td>\nHMC \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e27\u0e21\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e42\u0e17\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25 \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/h2>\n

      Hamiltonian Monte Carlo \u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c:<\/strong> HMC \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07:<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e35\u0e22\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e21\u0e0a\u0e0a\u0e35\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 HMC \u0e08\u0e31\u0e14\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e20\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<\/li>\n

      3. \n

        \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e:<\/strong> HMC \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 HMC \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:<\/p>\n

          \n
        1. \n

          \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c:<\/strong> \u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 HMC \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 MCMC \u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e1a\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e01\u0e23\u0e30\u0e42\u0e14\u0e14\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          \u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e21\u0e35\u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e41\u0e1e\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e43\u0e19\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          \u0e04\u0e33\u0e2a\u0e32\u0e1b\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34:<\/strong> \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e43\u0e14\u0e46 \u0e04\u0e33\u0e2a\u0e32\u0e1b\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          \u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e19\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e2d\u0e38\u0e48\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e40\u0e28\u0e29 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 NUTS \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34<\/p>\n

          \u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e33\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
          \u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/strong><\/th>\n\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e21\u0e42\u0e17\u0e23\u0e42\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e2a-\u0e40\u0e2e\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e4c<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
          \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08<\/strong><\/td>\nHMC \u0e08\u0e31\u0e14\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e08\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07 Metropolis-Hastings<\/td>\n<\/tr>\n
          \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07<\/strong><\/td>\n\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b HMC \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 Metropolis-Hastings \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/td>\n<\/tr>\n
          \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19<\/strong><\/td>\nHMC \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48 Metropolis-Hastings \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e14\u0e31\u0e07\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27<\/td>\n<\/tr>\n
          \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34<\/strong><\/td>\nHMC \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e15\u0e48\u0e33\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e42\u0e0b\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n
          \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/strong><\/td>\n\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e39\u0e07 HMC \u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e21\u0e42\u0e17\u0e23\u0e42\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e2a-\u0e40\u0e2e\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e4c \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e14\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

          \u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25<\/h2>\n

          Hamiltonian Monte Carlo \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e34\u0e2a\u0e39\u0e08\u0e19\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e38\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c \u0e1f\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e01\u0e2a\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e35\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b<\/p>\n

          \u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a HMC \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:<\/p>\n

            \n
          1. \n

            \u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30 GPU:<\/strong> \u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e34\u0e01 (GPU) \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e23\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 HMC \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/p>\n<\/li>\n

          2. \n

            \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23 HMC \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e30\u0e41\u0e14\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e1f:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 HMC \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e30\u0e41\u0e14\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e1f\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e39\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e21\u0e19\u0e19\u0e27\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

          3. \n

            \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e35\u0e22\u0e19:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21 HMC \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1f\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a Bayesian \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

          4. \n

            \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e1e\u0e34\u0e40\u0e28\u0e29 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e40\u0e17\u0e19\u0e40\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c (TPU) \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e23\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27 HMC \u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 HMC \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e35\u0e01<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a Hamiltonian Monte Carlo<\/h2>\n

            \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e47\u0e15 \u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01:<\/p>\n

              \n
            1. \n

              \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22:<\/strong> \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Hamiltonian Monte Carlo \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19 \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e01\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e01\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 IP \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/p>\n<\/li>\n

            2. \n

              \u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e25\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e:<\/strong> \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e04\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e47\u0e04\u0e40\u0e2d\u0e19\u0e14\u0e4c\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a \u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e25\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e04\u0e25\u0e36\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 HMC \u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e01\u0e40\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e04\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e42\u0e25\u0e04\u0e31\u0e25\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              \u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n

              \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Hamiltonian Monte Carlo \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n

                \n
              1. \u0e44\u0e2e\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e14\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25<\/a> \u2013 \u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 Wikipedia \u0e1a\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e44\u0e2e\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e14 Monte Carlo \u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21<\/li>\n
              2. \u0e41\u0e2e\u0e21\u0e34\u0e25\u0e15\u0e31\u0e19\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e21\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e34\u0e04\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e25<\/a> \u2013 \u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 Wikipedia \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e38\u0e17\u0e34\u0e28\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a Hamiltonian Monte Carlo \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/li>\n
              3. \u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19<\/a> \u2013 \u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 Hamiltonian Monte Carlo \u0e43\u0e19 Stan<\/li>\n
              4. NUTS: \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e16<\/a> \u2013 \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e15\u0e49\u0e19\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22 No-U-Turn Sampler \u0e02\u0e2d\u0e07 HMC<\/li>\n
              5. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e2e\u0e01\u0e40\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/a> \u2013 \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e22\u0e4c \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07 HMC<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":468513,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-477408","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about Hamiltonian Monte Carlo: A Powerful Sampling Technique for Efficient Proxy Server Operations<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Hamiltonian Monte Carlo (HMC)?","answer":"

                Hamiltonian Monte Carlo (HMC) is an advanced sampling technique used in Bayesian statistics and computational physics. It efficiently explores complex probability distributions by simulating Hamiltonian dynamics, offering faster convergence and more accurate results compared to traditional methods.<\/p>"},{"question":"How does Hamiltonian Monte Carlo work?","answer":"

                HMC introduces auxiliary momentum variables to the standard Metropolis-Hastings algorithm. These continuous variables interact with the position variables representing the parameters of interest, creating a hybrid system. The algorithm uses Hamiltonian dynamics to simulate the behavior of this hybrid system, and a Metropolis acceptance step ensures the resulting samples are drawn from the target distribution.<\/p>"},{"question":"What are the advantages of Hamiltonian Monte Carlo over other methods?","answer":"

                HMC boasts several key advantages, including efficient exploration of high-dimensional spaces, adaptive step size for varying curvature, reduced autocorrelation in samples, and fewer tuning parameters compared to some other MCMC methods.<\/p>"},{"question":"What are the different types of Hamiltonian Monte Carlo?","answer":"

                There are several variations of HMC, each designed to address specific challenges or tailor the method for different scenarios. Some notable types include the No-U-Turn Sampler (NUTS) for adaptive trajectory length, Riemannian HMC for manifolds, Stochastic Gradient HMC for large-scale problems, and Generalized HMC for non-Hamiltonian dynamics.<\/p>"},{"question":"In which fields is Hamiltonian Monte Carlo used?","answer":"

                HMC finds applications in various domains, such as Bayesian inference for parameter estimation and model selection, machine learning for uncertainty estimation and calibration, and optimization tasks to explore optimization landscapes effectively.<\/p>"},{"question":"What are the challenges associated with using Hamiltonian Monte Carlo?","answer":"

                While HMC requires fewer tuning parameters, setting the appropriate step size and number of leapfrog steps is crucial for efficient exploration. Additionally, simulating Hamiltonian dynamics can be computationally intensive, especially in high-dimensional spaces or with large datasets.<\/p>"},{"question":"How can Hamiltonian Monte Carlo be used with proxy servers?","answer":"

                Proxy servers, acting as intermediaries between users and the internet, can benefit from HMC's efficient exploration just as data analysis and optimization tasks do. Proxy servers enhance privacy and security by masking IP addresses and encrypting data, while HMC explores probability distributions effectively and avoids getting stuck in local minima during optimization tasks.<\/p>"},{"question":"Where can I find more information about Hamiltonian Monte Carlo?","answer":"

                For more information about Hamiltonian Monte Carlo, you can explore the Wikipedia page on \"Hamiltonian Monte Carlo,\" the Stan User's Guide for practical implementation, and the No-U-Turn Sampler (NUTS) paper for the NUTS extension. Additionally, the book \"Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers\" provides practical examples of Bayesian methods, including HMC.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477408","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477408\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468513"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=477408"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}