rwmh matlab代码

资 源 简 介

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详 情 说 明

大都会黑斯廷斯算法是马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法中最经典的采样算法之一，常用于从复杂概率分布中生成随机样本。该算法通过构建一个马尔可夫链，使其平稳分布收敛到目标分布。

在Matlab实现中，算法主要包含三个核心环节：首先需要定义目标分布函数，通常以对数概率密度函数的形式给出，避免数值下溢问题。其次是建议分布的选择，这个对称的跳跃分布决定了候选样本的生成方式，常见的有高斯分布或均匀分布。

算法的核心逻辑在于接受概率的计算。每个迭代步骤中，根据当前样本生成候选样本后，需要计算接受概率，该概率取决于目标分布在候选点与当前点的比值。然后通过随机数决定是否接受这个候选样本，形成新的马尔可夫链状态。

实际应用中还需要注意参数的调整，如建议分布的方差会影响算法的接受率和收敛速度。通常建议将接受率控制在20%-50%之间。此外，还需要考虑链的初始化和收敛诊断等问题。

该算法在贝叶斯统计、统计物理和机器学习等领域有广泛应用，能够有效处理高维空间的复杂分布采样问题。