for i=1:n_samples % 对 每个点产生的 链 进行 响应值的计算 % 计算新生成样本点的目标函数值 values(i) = @(i) target(samples(i,:)); %这个地方还要不要把这些响应值储存了【够不够,会不会重叠替代了】 %??????????----------------------------------------------- % 统计失效样本数 failures(i) = sum(values(i) <= 0); end,,无法从 function_handle 转换为 double。
时间: 2023-08-15 13:11:55 浏览: 140
这个错误提示是因为在计算 `values(i)` 的时候,使用了一个 function_handle 类型的变量 `target`。而在计算 `values(i)` 的时候需要使用 `target` 所代表的函数进行计算,但是 `target` 的类型是 function_handle,不能直接进行计算。
解决方法是需要先将 `target` 转换为 double 类型,可以使用 `feval` 函数来实现:
```
for i=1:n_samples
% 对每个点产生的链进行响应值的计算
% 计算新生成样本点的目标函数值
values(i) = feval(target, samples(i,:)); % 使用 feval 将 target 转换为 double 类型
% 统计失效样本数
failures(i) = sum(values(i) <= 0);
end
```
相关问题
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
这段代码是一个 for 循环,循环变量为 i,初始值为 1,循环条件为 i <= num_samples - kim - zim + 1,即 i 的取值范围为 [1, num_samples - kim - zim + 1]。其中,kim 和 zim 是常量或者变量,表示循环中的一些计算或者操作与它们有关。在每次循环中,会执行循环体中的语句,然后 i 的值会自增 1,直到 i 的值超过了循环条件的上限为止。
function [samples,accept] = MH_Sampling(target_pdf,proposal_pdf,init_sample,num_samples) % target_pdf: 目标分布的概率密度函数 % proposal_pdf: 建议分布的概率密度函数 % init_sample: 初始样本值 % num_samples: 采样次数 % 参数设置 samples = zeros(num_samples,1); samples(1) = init_sample;accept = zeros(num_samples-1,1); current = samples(1); % 迭代采样 for i = 2:num_samples % 从建议分布中采样 candidate = proposal_pdf(current); % 计算接受率 accept_rate = target_pdf(candidate)/target_pdf(current)*... proposal_pdf(current,candidate)/proposal_pdf(candidate,current); % 判断是否接受 if rand < accept_rate samples(i) = candidate; current = candidate; accept(i-1) = 1; else samples(i) = current; end end end,用这个程序举一个例子
假设我们要从标准正态分布中采样,即目标分布的概率密度函数为标准正态分布的概率密度函数。建议分布为以当前样本值为中心,标准差为1的正态分布。初始样本值为0,采样次数为1000。则可以使用以下代码进行采样:
```matlab
% 目标分布的概率密度函数
target_pdf = @(x) exp(-x.^2/2)/sqrt(2*pi);
% 建议分布的概率密度函数
proposal_pdf = @(x) normrnd(x,1);
% 初始样本值
init_sample = 0;
% 采样次数
num_samples = 1000;
% 进行采样
[samples, accept] = MH_Sampling(target_pdf, proposal_pdf, init_sample, num_samples);
% 绘制采样结果的直方图
histogram(samples, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
% 绘制目标分布的概率密度函数
x = linspace(-5, 5, 100);
plot(x, target_pdf(x), 'LineWidth', 2);
legend('采样结果', '目标分布');
```
运行结果可能会有所不同,但大致上会得到一张直方图和一条标准正态分布的概率密度函数曲线,说明采样结果接近于目标分布。其中,accept记录了每次采样是否接受候选样本,可以用来计算接受率。