for k = 1:nnm hat_xi(k,:) = S_rnd(theta_i(k,:)); %均匀分布 r = pi_pdf(hat_xi(k,:))/pi_pdf(theta_i(k,:)); if rand <= min(1,r) xi(k,:) = hat_xi(k,:); % Accept the candidate【接受候选人】(生动形象) else xi(k,:) = theta_i(k,:); % Reject the candidate and use the same state【拒绝候选人并使用相同状态】 end end

这段代码是 MMA 算法中的一部分，用于更新 $\xi$ 变量。其中，k 表示当前正在更新的不确定参数的索引，也就是第 k 行的参数。首先，通过 S_rnd 函数生成一个服从均匀分布的候选值 hat_xi(k,:)，用于更新 $\xi$ 变量。接着，根据当前的概率密度函数值和候选值的概率密度函数值的比值 r，决定是否接受候选值。如果生成的一个随机数小于等于 min(1,r)，则接受候选值，否则拒绝候选值，继续使用之前的状态。最终，更新后的 $\xi$ 变量保存在 xi(k,:) 中。这个过程会一直重复，直到所有的不确定参数的值都被更新完毕。