如何强制 Python (EMCEE) 在定义的先验范围之间精确移动

Question

>我使用 EMCEE Python 包为 MCMC 编写了以下代码

在log_prior函数中，我定义了 EMCEE 在它们之间移动而不是在它们之外移动的参数范围。但问题是，在结果中，我看到例如od0具有0.64这样的值，这在0.68 < od0 < 0.70即使对于b我也有这个问题。

我想知道如何强制 EMCEE 完全介于我定义的范围之间。该模型对值非常敏感，我只想在0.68 < od0 < 0.70不大于或小于此值之间进行探索。

def log_prior(H0, od0, c, b, M): 
    if  not 0.68 < od0 < 0.70 and  60 < H0 < 80  and   -20 < M < -18.5 and 0.045 < b < 0.065 :
        #return 0.0
        return -np.inf
    mu = 0.878
    sigma = 0.0004
    return np.log(1.0/(np.sqrt(2*np.pi)*sigma))-0.5*(c-mu)**2/sigma**2

如果没有Gaussian prior代码是：

 def log_prior(H0, od0, c, b, M): 
        if  0.68 < od0 < 0.70 and  60 < H0 < 80  and   -20 < M < -18.5 and 0.045 < b < 0.065 :
            return 0.0
        return -np.inf

Answer 1

在逻辑语句中使用括号。例如，对于 od0 = 0.64 ，H0 = 50 ，其中先验应该-inf

not 0.68 < od0 < 0.70 and  60 < H0 < 80  
>> False

所以先验给出了负对数概率，但如果添加括号：

not (0.68 < od0 < 0.70 and  60 < H0 < 80) 
>> True

驱动之前的正确值-inf

Answer 2

要获得每个参数在其先前范围内的最佳拟合值，只需将先前范围放在 bracks (( 中，即

def log_prior(H0, od0, c, b, M): 
    if  (0.68 < od0 < 0.70 and  60 < H0 < 80  and   -20 < M < -18.5 and 0.045 < b < 0.065) :
        return 0.0
    return -np.inf

希望这对你有用。请让我知道更多。