metropolis准则的英文是什么

Metropolis准则在英文中通常被称为 the Metropolis-Hastings algorithm，这是一种用于生成随机样本的重要方法，尤其在统计学和计算物理中，常用于模拟复杂系统并探索其概率分布。该算法通过接受或拒绝来自当前状态到新状态的移动，依据一定的概率比例，实现了从目标分布中进行抽样的过程。它是在Metropolis提出的原始思想基础上发展起来的，后来由W.K. Hastings进行了改进。

相关问题

metropolis准则

Metropolis准则是一种用于Monte Carlo模拟的接受-拒绝准则，它的作用是在能量表面上寻找最低能量状态。这个准则是由Nicholas Metropolis等人在1953年提出的。它的基本思想是：在Markov链的每个状态之间进行转移，对于一个新状态，根据其能量差与温度的比值来决定是否接受这个状态。如果能量差为负，即新状态的能量比旧状态低，那么就一定接受这个状态；如果能量差为正，那么就以一定的概率接受这个状态，这个概率与能量差与温度的比值有关。这个准则是Monte Carlo模拟中非常重要的一种技术，被广泛应用于计算物理、化学、材料科学等领域。

Metropolis验收标准是什么

Metropolis检验（Metropolis-Hastings算法）是一种用于蒙特卡洛模拟的方法，并没有特定的“Metropolis验收标准”。然而，在使用Metropolis检验时，可以通过以下几个方面来评估其性能和有效性：

1. 收敛性：检验马尔可夫链是否能够在有限步骤内收敛到目标分布。一种常用的方法是通过观察随机样本序列的自相关性来评估收敛性。

2. 稳定性：检验算法是否具有稳定的性质，即算法的输出是否对初始值不敏感。稳定性可以通过多次运行算法并比较结果来评估。

3. 效率：评估算法的计算效率，即在给定的时间或计算资源下，算法能够生成多少有效的样本。效率可以通过计算算法的抽样效率或样本生成速度来衡量。

4. 精确性：评估算法生成的样本与目标分布之间的匹配程度。可以使用统计指标或与已知分布进行对比来量化精确性。

需要注意的是，Metropolis检验是一种灵活且广泛应用的方法，其性能评估可能因具体应用领域、问题设置和算法实现而有所不同。因此，在实际应用中，根据具体情况和需求，可以制定相应的验收标准来评估Metropolis检验的性能。