具方差缩减特性的变换采样器

研究人员提出一种基于学习变量代换的 MCMC 变换采样器，利用规范化流等双射将复杂目标分布映射到潜空间，从而为求解泊松方程提供显式控制变量以实现方差缩减。该框架证明了马尔可夫核及其泊松解在双射下的变换性质，在温和尾部条件下可保证估计量的一致性，并同样适用于流模型的重要性采样（IS）。