从GitHub发布页面下载最新的预布特即用即用armonale :: matdram库:
https://github.com/cdslaborg/paramonte/releases/latest/download/libparamonte_matdram.zip.
为了说明图书馆的许多强大功能以及串行和并行示例模拟,请参阅:
有关详细信息,请参阅:
https://www.cdslab.org/paramonte/notes/examples/matlab/mlx/
有兴趣接收更新吗?Star并观察GitHub上图书馆的GitHub存储库:
https://github.com/cdslaborg/paramonte.
如果您发现此套餐对您的工作有用,请在此处评价并引用Pararonte库,如下所述:
Matdram是一个纯Matlab Monte Carlo仿真和可视化库,用于串行马尔可夫链蒙特卡罗模拟。Matdram包含延迟拒绝自适应Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo(DRAM)采样器的全面实施。
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Pararonte图书馆的一部分。Pararonte是一个串口Carlo仿真程序库,用于随机优化,采样和数学目标函数的数学客观函数的集成,特别是贝叶斯回归模型的后验概率分布,机器学习和科学推断如有统一自动化(Monte Carlo Simulations),用户友好性(库),可访问性(来自多个编程环境),高性能(在运行时)和可伸缩性(跨越许多并行处理器)的设计目标。
Pararonte Library的设计速度迅速,同时保持高水平的灵活性和用户友好性。
Pararonte库目前可以从Python,Matlab,Fortran,C ++ / C编程语言易于访问。有关安装,用法和示例的更多信息,请访问:
https://www.cdslab.org/paramonte.
MATLAB发布兼容性:
该软件仅使用Matlab R2019A及以上测试。但是,它应该与Matlab> = R2016B兼容。如果您发现与R2016A更新的任何Matlab发布的不兼容,请通过在GitHub问题页面上打开问题,让我们知道:
https://github.com/cdslaborg/paramonte/issues.
此软件已准备好在所有平台上使用:Windows / Linux / MacOS。
如果您希望为该包的发展做出贡献,请在GitHub上抛弃项目,
https://github.com/cdslaborg/paramonte.
如果您发现任何错误或问题,请让我们知道:
查看此页面:https://www.cdslab.org/paramonte/notes/overview/preface/#how-to-acknowledge-the-paramonte-library-in-your-wort-your-wor