jax.scipy.stats.multivariate_normal.logpdf

jax.scipy.stats.multivariate_normal.logpdf(x, mean, cov, allow_singular=None)

多元正态对数概率分布函数。

JAX 实现 scipy.stats.multivariate_normal logpdf。

多元正态 PDF 定义为

\[f(x) = \frac{1}{(2\pi)^k\det\Sigma}\exp\left(-\frac{(x-\mu)^T\Sigma^{-1}(x-\mu)}{2} \right)\]

其中 \(\mu\) 是 mean，\(\Sigma\) 是协方差矩阵（cov），而 \(k\) 是 \(\Sigma\) 的秩。

参数:

• x ( Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex) – 类数组，用于计算 PDF 的值。

• mean ( Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex) – 类数组，分布的中心。

• cov ( Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex) – 类数组，分布的协方差矩阵。

• allow_singular (None) – 不支持。

返回:

对数 PDF 值的数组。

返回类型:

Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex

另请参阅

jax.scipy.stats.multivariate_normal.pdf()