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。

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%% Initialize variables【初始化变量】 nnm = length(theta_i); % Number of uncertain parameters【不确定参数数量】【这个 小n与那个主函数里的小n意思一样吗 xi = zeros(nnm,nn); % \xi %———— hat_xi = zeros(nnm,nn); % \tilde{\xi} %————

这段代码是在 MMA 函数中初始化变量。其中，nnm 表示不确定参数的数量，theta_i 是一个 nnm 行 nn 列的矩阵，表示不确定参数的取值范围。xi 和 hat_xi 分别是一个 nnm 行 nn 列的零矩阵，用于存储 MMA 算法中的 $\xi$ 和 $\tilde{\xi}$ 变量。在 MMA 算法迭代过程中，这两个变量的值会不断更新。