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Matlab中dither的实现代码巢穴 贝叶斯证据计算的嵌套采样算法的 Python 实现。 该存储库是 Matthew Pitkin 和 Joe Romano 的基于 MATLAB 的 matlabmultinest 代码的一个端口，部分基于 Issac Trotts 的“mininest.py”代码，可在 John Skilling 的网站上找到。 这段代码的目的是重现matlabmultinest代码中作为例子给出的频率模型的贝叶斯证据计算。 这里的例程是用 Python 编写的，应该接受先验密度和似然函数作为参数，并且要求从先验密度生成样本的函数也作为参数传递。 PyNest.nested_sampler 函数应该通过使用差分进化（最初由 Storn 和 Price）生成建议，然后使用 Metropolis-Hastings 规则接受或拒绝这些建议，从而执行带有容差计算的嵌套采样。 这种类型的算法生成可逆马尔可夫链，以便从先验生成一些独立的样本，这取决于采取多少步骤来允许链忘记其起点。 最后，基于现有样本群中最低似然样本设置的硬截断值来接受或拒绝样本。 我对 matlabmu

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