matlab sir 模型代码pMCMC-SIR 这是 Rasmussen, DA, Ratmann, O., & Koelle, K. (2011) 中使用的粒子 MCMC 代码的 R 版本。 . PLoS 计算生物学，7(8)，e1002136。 原始代码是用 MATLAB 编写的，可从 . 我将原始 MATLAB 代码翻译成 R 并保留原始代码和模拟数据的文件结构。 要使用模拟数据运行 SIR 流行病学模型的粒子 MCMC 算法，请在 R 终端中键入以下命令 source( ' main_Inference.R ' )

DifferentialEvolutionMCMC.jl 是一个用 Julia 编写的差分进化 MCMC 采样器，使用 AbstractMCMC 接口。DifferentialEvolutionMCMC.jl 适用于任何模型，前提是它返回精确或近似的对数似然。下面提供了一个带注释的示例。其他示例可以在示例子文件夹中找到。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

一个闪亮的应用程序，通过模拟退火 MCMC 可视化简单的贝叶斯推理。

使用 Walker 的 MCMC 算法从 Julia 中的非归一化pmf进行采样

PDF全文：./mcmc.pdf 论文中的源代码可以在这个存储库中找到。 马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC)是一种通过在复杂模型中模拟来估计统计量的技术。受限玻尔兹曼机（RBM）是机器学习领域的关键模型。然而，训练大型 RBM 模型将包括难以计算的配分函数，即 Z(θ)。这个问题引起了人们对使用 MCMC 方法进行估计的工作的兴趣。在本文中，我们首先进行了Metropolis-Hastings 算法，这是最流行的采样方法之一，并分析了它的正确性和性能，以及接受率的选择。然后我们实现三种算法：TAP、AIS、RTS, 来估计 RBM 模型的配分函数。我们的工作不仅介绍了可用的算法，而且系统地比较了它们之间的性能和差异。我们力求提供 MCMC 领域的整体观点

matlab中位值平均滤波算法代码odcpsf-mcmc Matlab代码使用MCMC使ODC模型适合fMRI数据，该方法用于： Chaimow，D.，Yacoub，E.，Uğurbil，K.＆Shmuel，A.功能性MRI血液氧合React相对于神经元活动的空间特异性。 Neuroimage 164，32–47（2018）。 -脚本，演示了如何在已处理的ODC fMRI数据上运行MCMC（对fMRI结果的保存方式进行了一些假设，请参见参考资料）并可视化结果。 -模型和MCMC算法的主要代码 -在本地或HPC群集上启动和运行MCMC作业所涉及的代码 -测试 -一些辅助功能 -示例处理的fMRI数据：Chaimow等人的受试者1的GE和SE图谱。 （2018），在processMCMC.m中用作示例 一般说明 在（和）中实现了ODC的fMRI生成模型。 该函数在给定一组参数的情况下模拟ODC fMRI映射，并在给定真实fMRI数据的情况下计算能量和梯度。 哈密​​顿蒙特卡罗算法的实现与模型无关。 通常，为了对实际数据运行MCMC模型拟合： 使用，从已处理的fMRI数据和所需选项中创建ta

大数据-算法-非线性动态模型MCMC方法的研究.pdf

MCMC算法：在该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，对于未来预测是无关的，这是马尔可夫性质，MCMC算法是世界前10算法。

mcmc算法研究的文章

马尔可夫链蒙特卡洛 我从头开始实现Python中的Metropolis-Hastings算法，以查找虚拟数据示例的参数分布，然后找到现实世界中的问题。 我将仅使用numpy来实现该算法，并使用matplotlib来呈现结果。 可以在需要时使用Scipy计算密度函数，但我还将展示如何使用numpy来实现它们。 MH-Gibbs已添加到此仓库中。