MCMC

最新推荐文章于 2025-08-08 10:07:55 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-08 10:07:55 发布 · 285 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

该博客提供了一篇转载内容的链接，链接为http://www.cnblogs.com/pinard/p/6645766.html ，但未给出具体转载内容详情。
【数值仿真】GM-MCMC高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法线性地震反演
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
01-24 583
​高斯—马尔可夫定理（Gauss–Markov theory）是指在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量的这一定理。高斯--马尔可夫定理的意义在于，当经典假定成立时，我们不需要再去寻找其它无偏估计量，没有一个会优于普通最小二乘估计量。也就是说，如果存在一个好的线性无偏估计量，这个估计量的方差最多与普通最小二乘估计量的方差一样小，不会小于普通最小二乘估计量的方差。
GM-MCMC高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法在地震反演中的应用
PixelLancer的博客
09-10 361
我们的目标是估计地下介质的模型参数，表示为m。然后，我们通过马尔科夫链的迭代过程来采样模型参数，并根据接受概率决定是否接受新的模型参数。最后，我们可以通过绘制马尔科夫链的轨迹和计算均值和协方差来估计模型参数的分布。通过迭代更新模型参数并利用马尔科夫链采样的方法，我们可以得到参数的后验分布，并进一步分析和解释地下介质模型。请注意，以上示例代码仅为简化的实现示例，并未考虑算法的优化和问题的复杂性。在实际应用中，需要根据具体的地震反演问题进行适当的修改和扩展。接下来，我们可以编写GM-MCMC算法的主要步骤。
BayHunter:表面波频散和接收器功能的McMC多维贝叶斯反演
05-08
BayHunter v2.1 BayHunter是一个开源Python工具，用于执行表面波色散和/或接收器功能的McMC多维贝叶斯反演。 该算法遵循数据驱动策略，并针对速度-深度结构，层数，Vp / Vs比和噪声参数（即数据噪声相关性和幅度）进行求解。 包装内提供了正向建模代码，但可以轻松地用自己的代码替换。 也可以添加（完全不同的）数据集。 BayWatch模块可用于在运行时实时进行反转：这使您很容易看到每个链如何探索参数空间，数据如何拟合和模型如何变化以及反转的方向。 引文 詹妮弗·德瑞琳（Dreiling） Tilmann，Frederik（2019）：BayHunter-接收机功能的McMC多维贝叶斯反演和面波频散。 GFZ数据服务。 应用实例 Dreiling等。 （2020年）：斯里兰卡的地壳结构，是通过使用贝叶斯方法对地表波色散和接收器函数进行联合反演而得出的。 地球物
马尔可夫链 蒙特卡洛模拟（MCMC） 对模型参数进行贝叶斯参数估计 参数反演的主流有效算法 本
cGkjlqGxkowk的博客
03-06 1629
在统计学和机器学习中，马尔可夫链和蒙特卡洛模拟（MCMC）是两种重要的算法，它们在贝叶斯参数估计中发挥着重要的作用。本文将介绍马尔可夫链、蒙特卡洛模拟以及如何使用它们进行模型参数的贝叶斯估计，并讨论参数反演的主流有效算法，最后提供一个通用的代码实现模版。在参数反演中，常用的有效算法包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法、最大似然估计（MLE）等。在MCMC算法中，马尔可夫链被用来生成样本，这些样本代表了后验分布的近似。在贝叶斯推断中，MCMC算法常被用来从复杂的后验分布中抽取样本，从而对模型参数进行估计。
2018美国数学建模MCM C题翻译：Problem C: Energy Production
一苇以航
01-20 1万+
  背景：能源生产和使用是任何经济的主要部分。在美国，能源政策的许多方面分散到国家层面。此外，不同国家的不同地区和行业也影响能源使用和生产。 1970年，美国的12个西方国家组建了西部州际能源契约（WIEC），其使命的重点是促进这些州之间的合作，以开发和管理核能技术。州际契约是两个或两个以上的州之间的合同安排，在这两个州之间，这些州就具体的政策问题达成一致，并采取一套标准或就某一地区或国家事务相...
MCMC-Bayes-python:贝叶斯反演的自适应MCMC方法的Python实现
04-02
SurrDAMH 贝叶斯反演的代理加速马尔可夫链蒙特卡罗方法的Python实现 从后验分布π提供样品（U | y）的α˚Fη（γ - G（U））π0（U），其中y是观测的给定矢量，G是一个观测算子中，fη是概率密度函数高斯噪声观测的（PDF），π0（u）为高斯先验的PDF。 要求 麻木 科学的 大熊猫 json mpi4py petsc4py（用于“达西”示例） MyFEM（针对“达西”示例） github的： : pcdeflation（在“达西”示例中使用自己的通缩基础） make -C examples/solvers/pcdeflation clean make -C examples/solvers/pcdeflation build cython（用于pcdeflation构建） 跑步 conf_name 准备的玩具示例：“简单”，“简单_MPI”，“达西”
Matlab的MCMC工具箱_MCMC toolbox for Matlab.zip
最新发布
09-03
Matlab的MCMC工具箱是一个强大的模拟计算工具，它主要应用于蒙特卡洛方法中的马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，简称MCMC）模拟。MCMC方法是一种通过构造马尔可夫链来进行随机抽样的技术，广泛用于...
精选资源
RJ-MCMC.rar_RJ MCMC_matlab rjmcmc_mcmc_mcmc matlab_rj MCMC算法
09-21
RJ-MCMC，全称为Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo，是一种在统计学和机器学习领域广泛应用的马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）算法的扩展。这种算法由Peter Green于1995年提出，主要用于处理模型的变维度问题，...
精选资源
吉布斯采样matlab代码-MCMC:MCMC
05-28
吉布斯采样matlab代码MCMC代码文件 该存储库提供课程“AusgewählteKapitel：贝叶斯计量经济学和MCMC，SS 2018”的代码文件。 该课程概述了贝叶斯计量经济学和马尔可夫链蒙特卡洛方法。 我们从头开始介绍贝叶斯统计...
精选资源
mcmcstat：Matlab的MCMC工具箱
02-04
**mcmcstat：Matlab的MCMC工具箱** Markov Chain Monte Carlo（MCMC）是一种统计模拟方法，广泛应用于复杂概率模型的参数估计，特别是在贝叶斯统计中。`mcmcstat`是专门为Matlab设计的一个MCMC工具箱，它提供了多种...
精选资源
MCMC_1.zip_MCMC估计_MCMC数值模拟_mcmc_mcmc matlab_参数估计
07-14
**马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法**是一种统计计算技术，常用于处理高维度复杂概率分布的采样问题，尤其在贝叶斯统计中应用广泛。MCMC的核心思想是构建一个马尔可夫链，其状态转移概率...
贝叶斯反演方法：从理论到实践
weixin_36296444的博客
08-08 1321
全局参数是在整个模型中保持不变的参数，它们对模型的预测结果具有普遍的影响力。全局参数的选取通常基于对问题领域的深入理解，包括先验知识、领域专家的经验或是先前研究的成果。这些参数一旦设定，便在整个模型中维持其值，与特定空间位置或时间点无关。全局参数的一个关键特性是它们能够捕捉到数据中的共同特征或趋势，为模型提供稳定性和一致性。例如，在气候模型中，平均温度和平均降雨量可以视为全局参数，因为它们描述了气候系统的一些普遍特性。
【地震】基于模型优选迭代扰动算法地震反演仿真附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-27 1134
​地震反演是利用地震波形数据估计地震源参数的过程。模型优选迭代扰动算法（MCMC）是一种基于贝叶斯理论的地震反演方法，具有较高的精度和鲁棒性。本文介绍了基于MCMC算法的地震反演仿真方法，并给出了具体的实现步骤。引言地震反演是地震学中一项重要的研究课题，其目的是利用地震波形数据估计地震源参数，如震级、震源深度、震源机制等。地震反演方法有很多种，其中MCMC算法是一种近年来发展起来的高精度、高鲁棒性的反演方法。MCMC算法原理MCMC算法是一种基于马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的地震反演算法。
浅谈贝叶斯和MCMC
热门推荐
This is bill的专属博客
03-01 1万+
  转自：http://www.xuyankun.cn/2017/05/13/bayes/   Abstract： 最近课业内的任务不是很多，又邻近暑假了，就在网上搜了一些有关于机器学习和深度学习的课程进行学习。网上的资料非常繁多，很难甄别，我也是货比三家进行学习。这是这个系列的第一个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。… (阅...
一文读懂贝叶斯推理问题：MCMC方法和变分推断
读芯术的博客
07-29 8601
全文共6415字，预计学习时长20分钟或更长 图片来源：pexels.com/@lum3n-com-44775 贝叶斯推理（Bayesian inference）是统计学中的一个重要问题，也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型等概率图模型都需要在拟合数据时解...
MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 方法学习笔记
u010490755的博客
11-06 1326
Gibbs采样 用途 什么是sampling? sampling就是以一定的概率分布，看发生什么事件。举一个例子。甲只能E：吃饭、学习、打球，时间T：上午、下午、晚上，天气W：晴朗、刮风、下雨。现在要一个sample，这个sample可以是：打球+下午+晴朗。 吉布斯采样的通俗解释？ 问题是我们不知道p(E,T,W)，或者说，不知道三件事的联合分布joint distribution。当然，如...
蒙特卡洛-马尔科夫链(MCMC)初步
hdpai2018的博客
12-19 539
。 解决什么问题？ 我们常常遇到这样的问题：模型构建好之后，有一个概率p(x)p(x)（称为目标分布），不能显式的给出其表达，只能生成一系列符合这个分布的xx。这种问题称为“采样”。 特别地，在贝叶斯方法中，关注的是后验概率p(x|D)p(x|D)。在给定观测DD的情况下，需要估计系统参数xx。如果后验概率没有明确表达，或者由于多重积分难以计算，则无法直接求解xx，但是可以生成一系列符合此概率的分...
mcmc
03-25
好的，我需要帮助用户了解MCMC算法的概念和编程实现。首先，我得回忆一下MCMC的基础知识，确保自己理解正确。MCMC是马尔可夫链蒙特卡罗的缩写，主要用于从复杂概率分布中抽样，特别是在高维空间或者解析解难以求得的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值