gwmcmc:用于Matlab的Goodman＆Weare MCMC采样器的实现

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。