文件名称:
ltwMCMC:用Python实现的贝叶斯推理的面向对象MCMC类-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：lwMCMC轻量级马尔可夫链蒙特卡洛
由NumPy和Metropolis Hastings支持的轻型MCMC进行参数空间采样。
包装布局
许可证，适用于此软件包
README.md-您现在正在阅读的README文件
-先决条件安装该软件包，通过使用PIP
安装程序脚本
/-包含有关软件包安装和使用的文档
/-贝叶斯建模的用例
/-库代码本身
/-单元测试
案例1：利用贝叶斯推断进行实验地球物理建模
后验分布 等高线
MCMC先验坡度
通过幂律蠕变为自然中的冰致密实的幂律流模型恢复了参数约束（请参阅冰蠕变文献）。
网格条目显示了我们参数的一维后验分布，以及具有一个和两个sigma建模误差轮廓的成对投影。
在先验斜率参数为1.8±0.225的情况下，贝叶斯推断的斜率为1.70±0.17。
示例2：使用贝叶斯推断进行粒子衰减建模
后验分布 等高线
MCMC适合搭配 事先的
为粒子
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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