SurrDAMH 贝叶斯反演的代理加速马尔可夫链蒙特卡罗方法的Python实现 从后验分布π提供样品(U | y)的α ̊Fη(γ - G(U))π0(U),其中y是观测的给定矢量,G是一个观测算子中,fη是概率密度函数高斯噪声观测的(PDF),π0(u)为高斯先验的PDF。 要求 麻木 科学的 大熊猫 json mpi4py petsc4py(用于“达西”示例) MyFEM(针对“达西”示例) github的: : pcdeflation(在“达西”示例中使用自己的通缩基础) make -C examples/solvers/pcdeflation clean make -C examples/solvers/pcdeflation build cython(用于pcdeflation构建) 跑步 conf_name 准备的玩具示例:“简单”,“简单_MPI”,“达西”