metropolis hasting采样的基本原理及步骤 metropolis hasting 采样算法是一种基于随机游走思想的采样算法，主要用于计算离散分布的随机变量的近似样本。其基本原理是在目标分布中随机选择一个点，然后根据该点周围的邻居点来更新分布。具体步骤如下: 1. 初始化：选择一个初始点，将其视为随机样本。
2. 根据当前点，计算其周围邻居点的概率分布。通常采用邻域法或哈希法来快速计算周围邻居点的概率分布。
3. 根据当前点周围的邻居点概率分布，对当前点进行更新。通常采用 Metropolis 算法或 hastings 算法来进行更新。美国学者论
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张培基 4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到达到预定的采样次数或达到预设的精度要求。
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应急调度 Metropolis hasting 采样算法的精度和效率取决于邻居点选择和更新策略。常见的邻居点选择策略包括均匀采样、中心采样、基于密度的采样等。常见的更新策略包括 Metropolis 算法和 hastings 算法等。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的采样算法。
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