主持人

主持人:MCMC锤子。我们介绍了一个稳定的,经过良好测试的Python实现,用于Markov链montecarlo(MCMC)的仿射不变集合采样器(MCMC),由Goodman&Weare(2010)提出。该代码是开源的,已经在天体物理学文献中的几个已出版项目中使用。emcee背后的算法与传统的MCMC采样方法相比有许多优点,并且通过自相关时间(或每个独立样本的函数调用)来衡量它具有优异的性能。该算法的一个主要优点是它只需要手动调整1到2个参数,而传统算法在N维参数空间中的∼N2。在本文中,我们描述了算法以及我们的实现和API的细节。利用集成方法的并行性,emcee允许任何用户使用多个CPU核而不需要额外的努力。在麻省理工学院的许可证下,该代码可在http://dan.iel.fm/emcee/current/上在线获取。


zbMATH参考文献(24篇文章引用)

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按年份排序(引用)
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