我在这里读到从c++程序中调用Stan例程是可能的(我解释得很简单)。
我有一些复杂的对数似然函数，我用c++编写，真的不知道如何使用Stan语言编写它们。是否有可能调用蒙特卡洛例程在斯坦使用对数似然函数我已经在c++编码?如果有，有这样的例子吗?
这似乎是一件很自然的事情，但我找不到任何例子或指针，如何做到这一点。
在进一步检查之后(您可能不想接受我之前的答案)，您可以尝试这样做:在functions块中编写一个带有用户定义函数的.stan程序，该函数具有正确的签名(和解析)，但基本上什么都不做。像这样
functions {
real foo_log(real[] y, vector beta, matrix X, real sigma) {
return not_a_number(); // replace this after parsing to C++
}
}
data {
int<lower=1> N;
int<lower=1> K;
matrix[N,K] X;
real y[N];
}
parameters {
vector[K] beta;
real<lower=0> sigma;
}
model {
y ~ foo(beta, X, sigma);
// priors here
}
然后，使用CmdStan编译该模型，这将生成一个.hpp文件作为中间步骤。编辑foo_log体内的。hpp文件，以调用模板化的c++函数，并#包括头文件(s)，其中定义了您的东西。然后重新编译并执行二进制文件。
这实际上可能对你有用，但如果你所做的是广泛有用的，我们希望你能贡献c++的东西。
我认为你的问题与你所链接的问题有点不同。他有一个完整的Stan程序，想从c++中驱动它，而你在问你是否可以通过调用外部c++函数来计算对数似然来避免编写Stan程序。但这不会让您走得太远，因为您仍然需要以Stan可以处理的形式传递数据，向Stan声明未知参数是什么(以及它们的支持)，等等。所以，我不认为你可以(或者应该)逃避学习Stan语言。
但是，向Stan语言公开c++函数是相当容易的，这实际上只需要将my_loglikelihood.hpp文件添加到${STAN_HOME}/lib/stan_math_${VERSION}/stan/math/下的正确位置，将include语句添加到该子目录中的math.hpp文件，并编辑${STAN_HOME}/src/stan/lang/function_signatures.h。此时，.stan程序看起来就像
data {
// declare data like y, X, etc.
}
parameters {
// declare parameters like theta
}
model {
// call y ~ my_logliklihood_log(theta, X)
}
但我认为你的问题的真正答案是，如果你已经写了一个c++函数来评估对数似然，那么在Stan语言中重写它不应该花费超过几分钟。Stan语言与C语言非常相似，因此更容易将. Stan文件解析为c++源文件。以下是我为回归环境中有条件高斯结果的对数似然写的Stan函数:
functions {
/**
* Increments the log-posterior with the logarithm of a multivariate normal
* likelihood with a scalar standard deviation for all errors
* Equivalent to y ~ normal(intercept + X * beta, sigma) but faster
* @param beta vector of coefficients (excluding intercept)
* @param b precomputed vector of OLS coefficients (excluding intercept)
* @param middle matrix (excluding ones) typically precomputed as crossprod(X)
* @param intercept scalar (assuming X is centered)
* @param ybar precomputed sample mean of the outcome
* @param SSR positive precomputed value of the sum of squared OLS residuals
* @param sigma positive value for the standard deviation of the errors
* @param N integer equal to the number of observations
*/
void ll_mvn_ols_lp(vector beta, vector b, matrix middle,
real intercept, real ybar,
real SSR, real sigma, int N) {
increment_log_prob( -0.5 * (quad_form_sym(middle, beta - b) +
N * square(intercept - ybar) + SSR) /
square(sigma) - # 0.91... is log(sqrt(2 * pi()))
N * (log(sigma) + 0.91893853320467267) );
}
}
这基本上只是我把原本可能是c语法的东西倾倒到Stan语言的函数体中，然后可以在。Stan程序的model块中调用。
所以，简而言之，我认为将c++函数重写为Stan函数可能是最简单的。但是，您的对数似然可能涉及一些当前没有相应Stan语法的外来内容。在这种情况下，您可以退回到将c++函数暴露给Stan语言，理想情况下，在Stan -dev下向GitHub上的数学和Stan存储库发出pull请求，以便其他人可以使用它(尽管这样您还必须编写单元测试，文档等)。