本稿では、アルゴリズムの調整パラメータを各ステップの位置と運動量に基づいてギブスサンプリングすることにより、局所的に適応するハミルトニアンモンテカルロ(HMC)サンプラーを構築するための新しい柔軟なフレームワークであるGIST(Gibbs self-tuning)を提案する。
本稿では、調整されていないハミルトニアンモンテカルロ(uHMC)法において、従来のVerlet積分よりも計算効率の高い、層化モンテカルロ(sMC)時間積分を用いた新しいアプローチを提案する。