y = x(:,1).^5+x(:,2).^2/(x(:,3).*x(:,4))-2.*x(:,5).^2;mu=[3;15;2;10;11];sigma=[0.003;0.02;0.01;0.05;0.01];，MCMC采样，用MMH算法

下面是一个MATLAB示例代码，使用MMH算法进行y的MCMC采样：

% 定义目标分布函数
target_pdf = @(x) x(:,1).^5+x(:,2).^2./(x(:,3).*x(:,4))-2.*x(:,5).^2;

% 设置MCMC算法参数
n_samples = 1e5; % 采样数量
n_burnin = 1e4; % 燃烧期数量
thin_step = 10; % 间隔抽样步长

% 设置初始状态
x0 = mvnrnd(mu, sigma, 1);

% 初始化MCMC算法参数
x = x0;
samples = zeros(n_samples, length(x0));
accept_count = 0;

% 设置T分布参数
nu = 3;
lambda = 0.1;

% 进行MCMC采样
for i = 1:(n_samples+n_burnin)
    % 随机游走
    x_proposed = mvnrnd(x, diag(sigma));
    
    % 计算接受率
    alpha = min(1, target_pdf(x_proposed)/target_pdf(x));
    
    % 计算MMH算法中的比例项
    t_proposed = tpdf((x_proposed - mu)./sigma./sqrt(nu/lambda), nu);
    t = tpdf((x - mu)./sigma./sqrt(nu/lambda), nu);
    beta = t_proposed/t;
    
    % 计算总接受率
    alpha = alpha * beta;
    
    % 判断是否接受
    if rand < alpha
        x = x_proposed;
        accept_count = accept_count + 1;
    end
    
    % 记录样本
    if i > n_burnin && mod(i-n_burnin-1, thin_step) == 0
        samples((i-n_burnin-1)/thin_step+1, :) = x;
    end
end

% 计算接受率
accept_rate = accept_count / (n_samples + n_burnin);

% 绘制样本分布
figure;
histogram(samples(:, 1), 'Normalization', 'pdf');
xlabel('x1');
ylabel('p(x1)');
title(sprintf('Accept rate: %.2f%%', accept_rate*100));

在这个示例中，我们使用了Metropolis-within-Gibbs-Hastings算法（MMH）来进行采样。首先定义了目标分布函数`target_pdf`，然后设置了MCMC算法的参数，并初始化了初始状态。接着，进行MCMC采样，每一步都进行随机游走和接受率计算，并根据接受率判断是否接受。需要注意的是，在MMH算法中，需要额外计算一个比例项，表示从先验分布到后验分布的转换。最后，记录样本并绘制样本分布。

需要注意的是，这个示例中的参数设置可能需要根据实际情况进行调整，以得到更好的采样效果。