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rbmf.O2(rstiefel)
rbmf.O2()所属R语言包：rstiefel

                                         Simulate a 2*2 Orthogonal Random Matrix
                                         模拟一个2 * 2的正交随机矩阵。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Simulate a 2*2 random orthogonal matrix from the Bingham-von Mises-Fisher distribution using a rejection sampler.
模拟一个2*2随机正交矩阵从宾汉·冯·米塞斯Fisher分布拒绝取样器。


用法----------Usage----------


rbmf.O2(A, B, C, env = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：A
a symmetric matrix.  
一个对称矩阵。


参数：B
a diagonal matrix with decreasing entries.  
下降条目的对角矩阵。


参数：C
a 2x2 matrix.   
一个2×2矩阵。


参数：env
which rejection envelope to use, Bingham (bingham)  or  von Mises-Fisher (mf)?   
拒绝信封，宾汉（bingham）或费舍尔·冯·米塞斯（mf）吗？


值----------Value----------

A random 2x2 orthogonal matrix simulated from the Bingham-von Mises-Fisher distribution.
模拟宾汉·冯·米塞斯Fisher分布的随机2x2的正交矩阵。


（作者）----------Author(s)----------



Peter Hoff




参考文献----------References----------



实例----------Examples----------


## The function is currently defined as[＃功能目前被定义为]
function (A, B, C, env = FALSE)
{
    sC <- svd(C)
    d1 <- sum(sC$d)
    eA <- eigen(A)
    ab <- sum(eA$val * diag(B))
    if (d1 <= ab | env == "bingham") {
        lrmx <- sum(sC$d)
        lr <- -Inf
        while (lr < log(runif(1))) {
            X <- rbing.O2(A, B, a = (eA$val[1] - eA$val[2]) *
                (B[1, 1] - B[2, 2]), E = eA$vec)
            lr <- sum(diag(t(X) %*% C)) - lrmx
        }
    }
    if (d1 > ab | env == "mf") {
        lrmx <- sum(eA$val * sort(diag(B), decreasing = TRUE))
        lr <- -Inf
        while (lr < log(runif(1))) {
            X <- rmf.matrix(C)
            lr <- sum(diag(B %*% t(X) %*% A %*% X)) - lrmx
        }
    }
    X
  }

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