Interactive Markov-chain Monte Carlo (MCMC) Demo

Interactive Markov-chain Monte Carlo (MCMC) Demo

mcmc-demo Interactive Markov-chain Monte Carlo Javascript demos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcmc-demo

项目基础介绍

本项目是一个开源的Interactive Markov-chain Monte Carlo (MCMC) Demo，它提供了一个交互式的平台，用于演示和理解MCMC算法。该项目的编程语言主要是JavaScript，同时使用了HTML来构建用户界面。

项目核心功能

项目的核心功能是通过JavaScript实现了多种MCMC算法的交互式演示，包括但不限于以下几种算法：

• 随机游走Metropolis Hastings算法
• 自适应Metropolis Hastings算法
• Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
• No-U-Turn Sampler
• Metropolis-adjusted Langevin Algorithm (MALA)
• Hessian-Hamiltonian Monte Carlo (H2MC)
• Gibbs Sampling
• DE-MCMC-Z
• Stein Variational Gradient Descent (SVGD)
• Nested Sampling with RadFriends (RadFriends-NS)

用户可以在网页上实时调整算法参数，观察算法在不同参数下的表现，这对于理解MCMC算法的工作原理和学习如何使用这些算法非常有帮助。

项目最近更新的功能

根据项目的更新日志，最近的更新可能包括以下内容：

1. 新增或改进了某些算法的实现，例如可能增加了新的MCMC算法演示或优化了现有算法的性能。
2. 用户界面的改进，提高了用户体验，例如新增了可视化功能，使算法的演示更加直观易懂。
3. 修复了已知的bug，确保了项目的稳定性和可靠性。
4. 更新了文档和示例，帮助新用户更快地上手使用项目。

请注意，具体更新的细节需要查看项目的最新提交记录和更新日志以获取准确信息。

mcmc-demo Interactive Markov-chain Monte Carlo Javascript demos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcmc-demo