详细指南：基于差分进化的马尔可夫链蒙特卡罗加速技术在MATLAB中的应用

第一部分：概念简介与基础知识

1. 什么是马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC)？

马尔可夫链蒙特卡罗是一种通过马尔可夫链来估计复杂分布的统计方法。通过构建一个特定的马尔可夫链，使其平稳分布等于目标分布，我们可以从该马尔可夫链中抽取样本来估计目标分布的统计性质。

2. 差分进化 (Differential Evolution, DE) 是什么？

差分进化是一种为连续空间优化问题设计的进化算法。它利用种群的矢量差异进行变异，并选择适应度更好的解决方案进行交叉和选择，从而实现对解空间的有效搜索。

3. 如何结合差分进化和MCMC？

通过结合差分进化的搜索策略和MCMC的采样方法，我们可以提高MCMC的采样效率。简言之，我们使用差分进化策略为马尔可夫链提供候选状态，并使用MCMC接受机制决定是否接受这些状态。

MATLAB实现

为了演示如何在MATLAB中实现基于差分进化的MCMC加速，首先我们要建立一个简单的MCMC模型。假设我们要从一个高斯分布中采样。

1. 初始化参数:文章来源地址https://www.uudwc.com/A/b1B5g/

N = 1000;           % 马尔可夫链长度
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