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)66 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,画图可以使用...
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...
一个常见错误是take too many samples。如果你想要MCMC在两到三个参数上产生一维或两维误差bar,那么你只需要dozens of独立样本。关键在于你需要run the the sampler for a few (say 10) autocorrelation times。一旦你运行了那么长时间,不论你如何初始化你的walkers,你最终得到的walkers都应该是服从分布的一系列独立...
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: 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 byGoodman & Weare (2010). The code is open source and has already been used in several published projects in the Astrophysics literature. ...
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
We introduce 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 t
(bin_center,flux,error))sampler.run_mcmc(pos,1000)samples=sampler.chain[:,500:,:].reshape((-1,ndim))print("mean posterior: ",samples.T[0].mean(),samples.T[1].mean())print("std posterior: ",samples.T[0].std(),samples.T[1].std())fig=corner.corner(samples)fig,ax=plt.subplots...