目标函数y=x(1)*x(2)-1500;mu=[38 54];sigma=[3.8 2.7] ，用MCMC生成样本并且用子集模拟计算失效概率matlab实现，有子集域值

以下是用MCMC生成样本并用子集模拟计算失效概率的MATLAB代码：

% 目标函数
fun = @(x) x(1)*x(2)-1500;

% 子集域值
beta = 2.5;

% 初始状态
x0 = [40, 60];
sigma = [3.8, 2.7];
n = 10000;

% MCMC采样
samples = zeros(n, 2);
samples(1, :) = x0;
for i = 2:n
    x = samples(i-1, :);
    % 在当前状态附近采样
    x_prop = x + sigma.*randn(1, 2);
    % 计算接受概率
    alpha = min(1, exp(fun(x_prop)-fun(x)));
    % 决定是否接受新状态
    if rand() <= alpha
        samples(i, :) = x_prop;
    else
        samples(i, :) = x;
    end
end

% 计算失效概率
fail_count = 0;
for i = 1:n
    x = samples(i, :);
    % 判断是否在子集内
    if abs(x(1)-mu(1)) <= beta*sigma(1) && abs(x(2)-mu(2)) <= beta*sigma(2)
        % 在子集内，计算目标函数值
        if fun(x) <= 0
            fail_count = fail_count + 1;
        end
    end
end
p_fail = fail_count / n;

其中，首先定义了目标函数 `fun` 和子集域值 `beta`。然后设置初始状态 `x0`、标准差 `sigma` 和采样次数 `n`，并通过 MCMC 采样生成 `n` 个样本。接着遍历每个样本，判断是否在子集内，并且计算目标函数值。最后根据失效样本数量计算失效概率 `p_fail`。