function f = pi_rnd(nS,n,muX,sigmaX) % n: 数据维度 % nS: 样本个数 % muX: 均值向量 % sigmaX: 标准差向量 % 类似于蒙特卡罗 生成样本 f = @generate; function x = generate() x = zeros(nS,n); for k = 1:n x(:,k) = normrnd(muX(k),sigmaX(k),nS,1); end end end,转变为 pi_rnd()就可以调用的函数
时间: 2024-03-14 21:45:51 浏览: 18
将函数转换成可以直接调用的函数的代码如下:
```matlab
function samples = pi_rnd(nS, n, muX, sigmaX)
samples = zeros(nS, n);
for k = 1:n
samples(:, k) = normrnd(muX(k), sigmaX(k), nS, 1);
end
end
```
我们将原来的函数体直接放到新的函数中,并将函数名改成了 `pi_rnd`,同时去掉了返回函数句柄 `f`,而是直接返回了生成的样本 `samples`。这样,我们就可以直接调用函数 `pi_rnd` 来生成样本了。例如:
```matlab
nS = 1000;
n = 2;
muX = [1, 2];
sigmaX = [0.5, 1];
samples = pi_rnd(nS, n, muX, sigmaX); % 生成样本
scatter(samples(:,1), samples(:,2)); % 绘制散点图
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Generated samples');
```
这里我们使用 `pi_rnd` 函数生成样本,并使用 `scatter` 函数绘制了生成的样本的散点图。
相关问题
用 function f = pi_rnd(nS,n,muX,sigmaX) % n: 数据维度 % nS: 样本个数 % muX: 均值向量 % sigmaX: 标准差向量 % 类似于蒙特卡罗 生成样本 f = @generate; function x = generate() x = zeros(nS,n); for k = 1:n x(:,k) = normrnd(muX(k),sigmaX(k),nS,1); end end end,举例
这个函数用于生成 $nS$ 个 $n$ 维高斯分布随机样本,其中第 $k$ 个维度的均值为 $muX(k)$,标准差为 $sigmaX(k)$。我们可以通过以下方式调用该函数:
```matlab
nS = 1000;
n = 2;
muX = [1, 2];
sigmaX = [0.5, 1];
f = pi_rnd(nS, n, muX, sigmaX);
samples = f(); % 生成样本
scatter(samples(:,1), samples(:,2)); % 绘制散点图
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Generated samples');
```
这里我们指定了样本个数 `nS` 为 1000,数据维度 `n` 为 2,均值向量 `muX` 为 [1,2],标准差向量 `sigmaX` 为 [0.5,1]。然后,我们通过调用 `f()` 生成样本,并使用 `scatter` 函数绘制了生成的样本的散点图。
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。