对比NUTS、Emcee与Nested Sampling表现

发生了什么

据Towards Data Science文章，作者对NUTS、emcee和nested sampling（dynesty）在多模态后验分布中的表现进行基准测试。结果显示，NUTS在平滑问题上最快，但在多模态问题上完全失败；emcee在简单问题上表现良好，但在多模态问题上给出错误答案且无警告；只有dynesty找到了所有模式并产生了正确的证据估计。研究强调在未知问题上验证采样器正确性的重要性，而非仅比较速度。