文件名称：gwmcmc:用于Matlab的Goodman＆Weare MCMC采样器的实现
文件大小：388KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-31 12:46:49
MATLAB
GWMCMC GWMCMC是Goodman and Weare 2010仿射不变集合Markov Chain Monte Carlo（MCMC）采样器的实现。 MCMC采样启用贝叶斯推断。 许多传统的MCMC采样器存在的问题是，对于严重缩放的问题，它们的收敛速度可能很慢，并且对于高维问题，很难优化随机游动。 这是GW算法真正出色的地方，因为它是仿射不变的。 它可以在严重扩展的问题上实现更好的收敛。 开箱即用地进行工作要简单得多，因此，它确实应被称为MCMC锤。 作者： 例子 发牌 大部分代码是在非常宽松的MIT许可下许可的，但是某些例程和示例数据是在其他条款下许可的。 请参阅LICENSE.txt和单个文件中的许可详细信息。 致谢 该软件是在哥本哈根大学尼尔斯·波尔研究所的开发的。 它部分受emcee for python的启发，但并未以此为模型。
【文件预览】：
gwmcmc-master
----.gitignore(1KB)
----gwmcmc.m(10KB)
----html()
--------ex_linefit.md(5KB)
--------ex_breakfit.md(6KB)
--------ex_behappy_01.png(70KB)
--------ex_rosenbrockbanana.md(2KB)
--------ex_linefit_04.png(30KB)
--------ex_breakfit_02.png(54KB)
--------ex_linefit_05.png(29KB)
--------ex_breakfit_01.png(27KB)
--------ex_breakfit_03.png(35KB)
--------ex_rosenbrockbanana.html(9KB)
--------ex_behappy.html(7KB)
--------ex_breakfit.html(17KB)
--------ex_behappy.md(1KB)
--------ex_linefit_03.png(21KB)
--------ex_rosenbrockbanana_01.png(27KB)
--------ex_linefit_01.png(12KB)
--------ex_rosenbrockbanana_02.png(26KB)
--------ex_linefit.html(15KB)
--------ex_linefit_02.png(16KB)
----ex_behappy.m(958B)
----eacorr.m(3KB)
----LICENSE.txt(2KB)
----README.md(1KB)
----ecornerplot.m(6KB)
----ex_breakfit.m(5KB)
----.gitattributes(378B)
----ex_rosenbrockbanana.m(2KB)
----ex_linefit.m(4KB)
----private()
--------publishexamples.m(2KB)
--------kde2d.m(10KB)
--------parseArgs.m(6KB)
--------mxdom2md.xsl(7KB)
--------subaxis.m(4KB)