【摘 要】
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本文主要介绍了马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC),主要是Metropolis方法、Hasting方法和Gibbs方法。介绍了这些算法的基本步骤,同时利用马尔可夫链的收敛性,讨论了算法的误差,并
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本文主要介绍了马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC),主要是Metropolis方法、Hasting方法和Gibbs方法。介绍了这些算法的基本步骤,同时利用马尔可夫链的收敛性,讨论了算法的误差,并对算法进行改进。最后,给出了极限性质一些简单的应用。本文主要分为六部分:第一部分介绍了马尔可夫链的性质。第二部分主要介绍了Metropolis-Hasting (M-H)算法及推广,介绍了两种特殊的MCMC算法,即Metropolis算法和Hasting算法以及算法的实现过程。第三部分介绍了建议概率分布的改进,降低了
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