可逆挑转马尔科夫链门特卡洛算法实现代码(在matlab下实现的)-Reversible Markov chain transfer gate pick Teka Luo algorithm code (in matlab under implementation)

Gibbs Sampling 这个绝妙的想法在1953年被 Metropolis想到了，为了研究粒子系统的平稳性质， Metropolis 考虑了物理学中常见的波尔兹曼分布的采样问题，首次提出了基于马氏链的蒙特卡罗方法，即Metropolis算法，并在最早的计算机上编程实现。Metropolis 算法是首个普适的采样方法，并启发了一系列 MCMC方法，所以人们把它视为随机模拟技术腾飞的起点。 Metropolis的这篇论文被收录在《统计学中的重大突破》中， Metropolis算法也被遴选为二十

该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等-The program for a new algorithm based on particle filter, comprehensive MCMC Bayesian Model Selection is MONTE CARLO algorithm of marek s chain, used to i