数据一致性反演的最大更新密度方程
mud的Python项目详细描述
泥巴
数据一致性反演中计算最大更新密度点的解析解及相关效用函数。在
说明
最大更新密度点是使更新密度最大化的值，类似于Maximum a-Posteriori（Maximum a-Posteriori）点如何最大化贝叶斯反演的后验密度。 更新密度与后验密度的不同之处在于，它们是一个不同问题的解决方案，该问题寻求将更新后的密度向前推进与指定的观测分布相匹配。在
更多关于这里的区别。。。在
这个包裹包括什么？在
注意
这个项目是使用PyScaffold 3.2.3建立的。有关详细信息和用法 有关PyScaffold的信息请参见https://pyscaffold.org/。在
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