简述一下non adaptive rejection算法

Non adaptive rejection算法是一种用于高维概率密度函数采样的方法。该算法通过构建一个包围目标密度函数的上下界函数，利用拒绝采样的方法来生成样本。具体来说，该算法首先在目标密度函数的支撑集上选择一个初始点，然后通过一系列的步骤来构建上下界函数，并在上下界函数的范围内进行采样。该算法的优点是可以处理高维问题，并且不需要对目标密度函数进行任何假设或调整。

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简述一下adaptive rejection算法

Adaptive rejection算法是一种用于生成随机变量的算法，它可以用于生成具有复杂概率密度函数的随机变量。该算法的基本思想是利用一组简单的概率密度函数来逼近目标概率密度函数，并利用这些简单的概率密度函数来生成随机变量。具体来说，该算法首先选择一组简单的概率密度函数，然后利用这些概率密度函数来生成一组候选样本，接着利用目标概率密度函数来计算每个候选样本的接受概率，最后根据接受概率来选择一个样本作为最终的随机变量。该算法的优点是可以适应目标概率密度函数的形状，因此可以用于生成各种类型的随机变量。

简述一下ANFIS控制算法的原理

ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）是一种基于神经网络和模糊逻辑的自适应控制算法。其主要原理是将模糊推理和神经网络相结合，通过学习数据集来构建一个模糊推理系统。

具体来说，ANFIS算法首先通过模糊化输入和输出变量来描述系统的模糊规则，然后使用神经网络来学习这些规则。神经网络的输入是经过模糊化的输入变量，输出是经过模糊化的输出变量的隶属度函数的加权和。神经网络中的权重和偏置通过反向传播算法来学习。

ANFIS算法的优点是可以处理模糊和不确定性的问题，并且可以自适应地调整模糊规则和权重，适应不同的控制任务。缺点是需要大量的训练数据和计算资源，且模型的可解释性较差。