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Example of Metropolis Hastings Algorithm
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matlab code for metropolis algorithm
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这是模拟退火算法中求距离矩阵和Metropolis准则实现的源代码-This is a simulated annealing algorithm and Metropolis guidelines seek to achieve a distance matrix source code
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本文件包含Metropolis算法对函数进行抽样;显示生成样本的相关图和直方图. 其中文件：metropolis_hastings.m该文件包含4个示例，用于通过Metropolis-Hastings算法对复杂函数进行抽样，显示生成样本的相关图和直方图。metropolis_hastings2.m
包含一个例子，用于通过Metropolis-Hastings算法对双变量高斯PDF进行采样，显示生成样本的相关图和直方图，以及其轮廓和边缘PDF的函数等。(This program develops
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一种用于对各类概率密度函数进行样本采样的Metropolis-Hastings算法(a Metropolis-Hastings algorithm for sampling from various probability density functions)
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模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e(-ΔE/(kT))，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始
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