拉格朗日L2:模型参数推断(一) | 马尔科夫链-蒙特卡洛方法(MCMC Methods)71 赞同 · 10 评论文章 这一篇主要是介绍怎样用Python实现这一方法。目前用来做MCMC的包有很多,但它们的思想都是一样的。这里就选取emcee来介绍一下。官方文档中有教程: emcee - emceeemcee.readthedocs.io/en/stable/ 另外
在上一篇文章中，我们探讨了马尔科夫链-蒙特卡洛(MCMC)模拟的基本概念。接下来，我们将通过Python的emcee库来实践这一方法。emcee是一个广泛使用的MCMC采样器，其官方文档提供了详细的教程指导。为了直观地展示emcee的使用，我们来看一个具体例子。假设我们有数据[公式]、[公式]和[公式]，它们之间关系如[...
initial_step = 500 pos,q1,q2,q3 = sampler.run_mcmc(pos,initial_step,progress=False) sampler.reset() sampler.run_mcmc(pos,6000,progress=True) pos_last,m1,m2,m3 = sampler.get_last_sample() print(pos_last) fig,ax = plt.subplots() yyyy = lambda x:(3/76)*(x**2+1) xxx = np.l...
问用Python的emcee对Maxwellian曲线进行MCMC采样EN在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中，我们讲到了M-H采样...
emcee是一个实现MCMC算法的一个python包,简单、高效、方便。 官方文档tutorial非常清晰易懂,很好上手。 这段时间遇到了些问题,终于回过头读了emcee的原始文献,了解了其背后的算法和原理,文献最后的discussion给出的很多建议还挺有用的。 把相关内容整理了一下,分享之~ 主要优点:仿射变换下不变;效率较传统M-H算法更...
在这个例子中,我们首先定义了一个目标函数log_prob,它计算给定参数的概率。然后,我们创建了一个EnsembleSampler对象,并使用run_mcmc方法来运行MCMC算法。 进阶用法 emcee库提供了多种高级功能,以帮助用户更有效地进行采样。例如,可以通过调整EnsembleSampler的参数来控制采样过程。
emcee是一个用于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)采样的Python库。EnsembleSampler是emcee库中的一个对象,用于执行并行的MCMC采样。 然而,根据提供的问答内容,emcee的EnsembleSampler对象似乎没有get_chain属性。这可能是因为该属性不存在或者在特定的上下文中不适用。 在emcee中,通常使用EnsembleSampler对象的run_mcmc方法来执行MCMC...
xspec_emcee是XSPEC软件包中的一个模块,用于执行蒙特卡洛方法(MCMC)分析。这种方法可以用于研究原子和分子的光谱数据。在xspec_emcee中,我们可以使用EMCEE算法来估计原子或分子的参数,例如电子云、自旋-轨道耦合等。EMCEE是一种基于MCMC的统计方法,它可以用来估计未知
emcee: The MCMC Hammer 16 Feb 2012 · Daniel Foreman-Mackey, David W. Hogg, Dustin Lang, Jonathan Goodman · Edit social preview We introduce a stable, well tested Python implementation of the affine-invariant ensemble sampler for Markov chain Monte Carlo (MCMC) proposed by Goodman & Weare (...
emcee is a stable, well tested Python implementation of the affine-invariant ensemble sampler for Markov chain Monte Carlo (MCMC) proposed by Goodman & Weare (2010). The code is open source and has already been used in several published projects in the Astrophysics literature....