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1)  Metropolis sampling algorithm
Metropolis采样算法
2)  Metropolis-Hasting sample algorithm
Metropolis-Hasting抽样算法
1.
This paper combines the LS localization algorithm and Metropolis-Hasting sample algorithm, and proposes an improved LS localization algorithm.
该文将传统最小二乘定位算法与Metropolis-Hasting抽样算法有机结合,提出一种改进的最小二乘定位算法。
3)  Metropolis sampler
Metropolis采样
1.
It improves the sampling method with Metropolis sampler, which speeds up the convergence of the model.
改进了算法的采样方法,用Metropolis采样替代Gibbs采样。
4)  metropolis-hasting algorithm
Metropolis-Hasting算法
5)  Metropolis-Hastings algorithm
Metropolis-Hastings算法
1.
This paper investigates one MCMC method known as the Metropolis-Hastings algorithm.
首先阐述Metropolis-Hastings算法实现的具体步骤,然后证明由此产生的Markov链满足细致平衡条件,从而以目标分布为不变分布。
2.
A multi-chain sampling method based on Metropolis-Hastings algorithm was used to improve the Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method in order to prevent from trapped into the local optimal solutions that often occur to probability inversion by using current MCMC algorithm.
鉴于此,本文对基于Metropolis-Hastings算法的多链搜索的方法进行了改进,改进后的方法可以根据搜索结果实时调整链的个数,因而可以在搜索到尽可能多的解的同时节省了多链搜索的时间。
3.
The E-step is derived by Metropolis-Hastings algorithm to generate a sample for missing data,and the M-Step is done by Newton-Raphson to maximize the likelihood function.
其中,在期望步中利用Metropolis-Hastings算法产生一个缺失数据的样本,在最大化步中利用Newton-Raphson迭代使似然函数最大化。
6)  metropolis algorithm
Metropolis算法
1.
Combined the SW algorithm and Metropolis algorithm,a new method for generating Markov process is proposed,which can converged into Boltzmann distribution quickly,so reducing the computation time of superparamagnetic clustering.
结合SW算法和Metropolis算法给出了一种新的产生马尔科夫过程的方法,该过程能够快速收敛于Boltzmann分布,从而降低超顺磁聚类方法的计算量。
补充资料:被动式大气采样器
分子式:
CAS号:

性质:无需动力,通过气体扩散采集气体污染物的一种采样装置。该采样品是根据气体扩散原理和选择吸收的特点设计而成的。其结构由三部分构成(见图示)。A:上盖。上面放置浸渍采样膜。B:圆环。为气体扩散通道;C:带孔下盖。放不锈钢网和聚四氟乙烯微孔滤膜。整个采样器可放入筒状套匣,作为贮备容器。适用于各种场所的空气监测之用;尤其在无动力供给的边远、山岭地区更为适用。采样周期可长达1~2个月。所得污染物为在采样时间区段内空气中的平均浓度。

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条