我写了一个PyMC模型拟合3个法线使用数据（类似于一个在this question）。 import numpy as np
import pymc as mc
import matplotlib.pyplot as plt
n = 3
ndata = 500
# simulated data
v = np.random.randint(0, n, ndata)
data = (
我厌倦了使用PyMC重新运行长MCMC链，因此使用链节省功能PyMC带有听起来像一个好主意。我正在使用pickle数据库后端来感受基于磁盘保存的MCMC工作流程，并且我发现如果我尝试从连续两次使用pickle数据库的PyMC MCMC模型中进行抽样，则会调用第二个sample是非常慢。 from pymc import MCMC
from pymc.examples import disaste
假设我们在X（例如X〜高斯）和前向运算符y = f（x）之前给出。假设我们进一步通过实验观察到和，并且该实验可以无限重复。输出Y被假定为高斯（Y〜高斯）或无噪声（Y〜Delta（观察））。 如何一致地更新我们关于X知识的主观知识程度？我试着PyMC下面的模型，但似乎我失去了一些东西： from pymc import *
xtrue = 2 # this value is unkno
我WinBUGS软件代码如下： model
{
for (i in 1:N){ logit(p[i])<- alpha+ beta*x[i]
y[i]~ dbin(p[i], n[i])
}
alpha~ dnorm(0,0.000001)
beta~ dnorm(0,0.000001)
pbeta<-step(beta-0)
}
我正在研究NVIDIA CUDA GPU上的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法实现。 CPU MCMC算法使用高质量的Mersenne捻线机随机数发生器，我想在我编写的GPU内核中使用相同的内容。 我一直在寻找cuRand MT代码示例。不幸的是，我从来没有见过使用梅森扭纹机的内核代码的例子。标准cuRand库文档为MTGP（图形处理器MT）提供了一组功能，但不清楚如何使用它们。 The CUDA