问题描述
我有一个种群遗传学模型，其中一部分我需要使用 Metroplis 算法从一个函数中采样，在该函数中，归一化常数对我来说计算成本太高了。在理想情况下，如果我有归一化常数（它是一个离散分布），我会每代从概率分布中采样一次。但是，我正在使用大都会算法从中进行采样。出于某种原因，我对每一代都采用随机游走中第一个接受的变量这一事实感到不舒服？这样好吗？还是应该让它运行几次迭代并取可接受值的中位数？
非常感谢
解决方法
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