从GitHub发布页面下载最新的预构建READY-TO-USE ParaMonte::MatDRAM库:
https://github.com/cdslaborg/paramonte/releases/latest/download/libparamonte_matdram.zip
关于该库的许多强大特性以及串行和并行示例模拟的说明，请参见:
有关更多示例，请参见:
https://www.cdslab.org/paramonte/notes/examples/matlab/mlx/
有兴趣接收最新消息吗?在GitHub上查看GitHub库的GitHub库:
https://github.com/cdslaborg/paramonte
如果你觉得这个包对你的工作有用，请在这里评分，并引用ParaMonte库，如这里所述:
MatDRAM是一个纯matlab的蒙特卡罗仿真和可视化库，用于串行马尔可夫链蒙特卡罗仿真。MatDRAM包含了一个在MATLAB环境下的延迟抑制自适应Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo (DRAM)采样器的全面实现。
对于高性能并行模拟，请访问FileExchange上的ParaMonte库页面:
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/78946-paramonte
或在GitHub上:
https://github.com/cdslaborg/paramonte
MatDRAM是ParaMonte库的一部分。ParaMonte是一个串行/并行的蒙特卡罗模拟程序库，用于随机优化、抽样和集成任意维的数学目标函数，特别是数据科学、机器学习和科学推理中的贝叶斯回归模型的后验概率分布，其设计目标是统一自动化(蒙特卡罗模拟)、用户友好性(库)、可访问性(来自多个编程环境)、高性能(运行时)和可伸缩性(跨多个并行处理器)。
ParaMonte库被设计得非常快，同时保持了高度的灵活性和用户友好性。
目前，可以从Python、MATLAB、Fortran、c++ /C编程语言中轻松访问ParaMonte库。有关安装、使用和示例的更多信息，请访问:
https://www.cdslab.org/paramonte
MATLAB版本兼容性:
该软件仅通过MATLAB R2019a及以上测试。但是，它应该与MATLAB >=R2016b兼容。如果你发现与任何比R2016a更新的MATLAB版本不兼容，请在GitHub问题页面上打开一个问题让我们知道:
https://github.com/cdslaborg/paramonte/issues
这个软件可以在所有平台上使用:Windows/Linux/macOS。
如果你希望为这个包的开发做出贡献，请在GitHub上分叉项目，
https://github.com/cdslaborg/paramonte
如果您发现任何错误或问题，请通过以下方式通知我们:
引用作为
请看这个页面:https://www.cdslab.org/paramonte/notes/overview/preface/#how-to-acknowledge-the-use-of-the-paramonte-library-in-your-work
