基于温度的薛定谔-Föllmer采样器进行多模态采样

本文介绍了一种新的采样方法，薛定谔-Föllmer采样器（SFS），用于从复杂分布（特别是多模态分布）中生成样本。它通过引入温度参数改进了现有的SFS方法，这对于从多模态分布中采样至关重要。本文还提供了更精细的误差分析，从而实现了比先前工作更好的收敛速度。无梯度特性和适用于单位区间的特性是相对于Langevin采样器的关键优势。

• •介绍了具有温度参数的薛定谔-Föllmer采样器（SFS），以改进采样。
• •高温对于从多模态分布中采样至关重要。
• •在 $L^2$-Wasserstein 距离中实现了 $\mathcal{O}(h)$ 阶的增强收敛速度。
• •SFS 是无梯度的，并且在单位区间内工作，这与 Langevin 采样器不同。
• •数值实验表明，SFS 优于 Langevin 采样器，尤其是在多模态分布方面。