混合ガンマ分布を用いた確率的プログラムのビットブラスティング

確率的プログラミング言語(PPL)では、連続分布と離散構造を含む混合確率プログラムをうまくサポートできていない。本論文では、連続分布を離散化してから離散推論を行う新しい近似推論アルゴリズムを提案する。その鍵となるのが、ビットブラスティングと呼ばれる離散化手法で、バイナリ表現を用いることで、2^b個の離散点を poly(b)のブール変数で簡潔に表現できる。多くの一般的な連続分布がこのようにビットブラストできることを理論的に示し、効率的な確率推論を可能にする。