蒙特卡洛算法实例MATLAB代码-pyhmc:汉密尔顿蒙特卡罗（Python）

蒙特卡洛算法实例MATLAB代码pyhmc：Python中的汉密尔顿蒙特卡洛 该软件包是Aki Vehtari编写的matlab工具箱中函数hmc2.m和hmc2_opt.m的直接端口。 该代码最初是基于功能hmc.m从写由伊恩·牛逼Nabney。 涉及“窗口”的算法部分是从Radford Neal编写的该函数的C代码中得出的。 最初的Python由Kilian Koepsell制造，随后由Robert T. McGibbon进行了现代化。 作者 基利安·科普塞尔 罗伯特·麦克吉本 该软件根据BSD许可证分发（请参阅LICENSE文件）。 例子 如果要从5维高斯绘制样本，则可以执行以下操作： import numpy as np def logprob(x, ivar): logp = -0.5 * np.sum(ivar * x**2) grad = -ivar * x return logp, grad from pyhmc import hmc ivar = 1. / np.random.rand(5) samples = hmc(logprob, x0=np.random.ra