吉布斯采样matlab代码概述
这些MATLAB代码使用Gibbs采样算法实现了独立双自适应抑制大都会采样（IA2RMS）。
原始算法在
此版本的代码（v0.5）旨在提高（）的版本（v0.4）的计算性能
（v0.5）和（v0.4）之间的主要区别是三方面：
添加了用于更新提案分配的新函数“
update_proposal.m”。此函数将点插入到间隔中，从该点开始模拟并相应地更新了提案；
选择模拟间隔的方法更加有效；
添加了新的投标结构类型（对数刻度为指数片/线性）；
我们采用以下三种方式来构建提案结构：
统一件（类型“
0”）；
线性件（类型“
1”）；
指数片（类型'2'）;
在以下两个示例上对代码进行了测试：
多峰目标：高斯混合，
重尾分配：征费分配。
内容
build_proposal.m-从一组支持点构建建议
update_proposal.m-通过将点插入间隔来更新提案分配
checkInitPoints.m-检查初始点以防止数值问题
Eval_Proposal.m-评估给定点的提案分配
Sample_Eval_Proposal.m-来自提案分配的样本，并在模拟点评估提案
Si
2022-01-03 14:33:11
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2022-01-03 13:05:13
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利用Matlab语言编程对均布荷载作用下的矩形薄板进行有限元分析,求得挠度的数值解. 然后以弹性力学中的Kirchhoff 薄板理论为基础,提出双三角级数形式的挠度函数,由此挠度函数求得挠度的精确解,将2种方法求解的结果进行比较. 结果表明:利用Matlab语言编制的程序作数值计算结果与精确解基本吻合,因此利用Matlab 语言编程求解矩形薄板挠度问题的速度相对较快,有益于工程应用.
2021-12-25 17:47:14
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