Pytanie do pracy domowej:
Rozważ model 1-d Isinga.
Niech . wynosi -1 lub +1
Zaprojektuj algorytm próbkowania Gibbs do generowania próbek w przybliżeniu z rozkładu docelowego .
Moja próba:
Losowo wybierz wartości (-1 lub 1), aby wypełnić wektor . Więc może . To jest .
Teraz musimy przejść do pierwszej iteracji. Musimy narysować 40 różnych x dla osobno. Więc...
Narysuj z π ( x 1 | x 0 2 , . . . , x 0 40 )
Narysuj z π ( x 2 | x 1 1 , x 0 3 , . . . , x 0 40 )
Narysuj z π ( x 3 | x 1 1 , x 1 2 , x 0 4 , . . . , x 0 40 )
Itp..
Więc to, co mnie potyka, to sposób, w jaki czerpiemy z rozkładu warunkowego. Jak wchodzi w grę ? Może przykład jednego losowania wyjaśni wszystko.
źródło